consumer devices

AgentStop: Terminating Local AI Agents Early to Save Energy in Consumer Devices

Este trabajo investiga el consumo de tiempo, tokens y energía de los agentes de IA basados en LLM implementados localmente en dispositivos de consumo. Revela que, si bien los agentes locales abordan problemas de privacidad y costo, su razonamiento iterativo y el uso de herramientas aumentan sustancialmente el consumo de recursos, lo que resulta en un mayor consumo de GPU y agotamiento de la batería.