Energy per Successful Goal: Goal-Level Energy Accounting for Agentic AI Systems

Les mesures actuelles de l'énergie de l'IA, qui évaluent les invocations uniques, représentent mal le coût des systèmes agentiques impliquant une orchestration multi-étapes et des tentatives répétées. A-LEMS introduit l'Énergie par Objectif Réussi (EpG) pour agréger l'énergie totale du flux de travail, y compris les échecs, offrant une mesure plus précise des coûts d'achèvement des objectifs.