Sarms 发布 GraphWorkflow 论文:编译一次执行,最高比 LangGraph 快 62.5 倍
KyeGomezB · x · 2026-09-08
Sarms 团队发布系统论文《GraphWorkflow: A Low-Overhead Compile-Once Graph Execution Engine for Multi-Agent Systems》,介绍其开源框架内的图编排引擎核心思路:编译一次,多次执行——预先构建优化的执行计划,避免反复解释和构建大型 agent 图的开销。
关键数据(对比 LangGraph 1.0.4,15 种拓扑与规模配置,10–200 节点,每组 9 次采样取中位数并给出 95% 置信区间):
- 编译后图执行的几何平均加速 7.0x,200 节点深链上最高 62.5x
- 编译速度快 21.6x–31.3x
- 冷启动的构建-编译-执行全路径快 7.9x
论文内容涵盖形式化执行模型与证明、agent 编排成本分类模型、引擎设计详解、与 LangGraph 的编程模型对比,以及完整基准测试结果。DAG 图结构支持并行、分支、fan-in/fan-out、循环与依赖等任意通信模式。全套基准 harness 开源,论文声称每个数字都可自行复现。
所属事件:Swargs 开源 GraphWorkflow:编译式多智能体图执行引擎,基准最高快 62.5 倍(10 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 7×24 小时跑 agent 集群,崩溃元凶不是 prompt 而是系统工程 — ParrotIntegrated · 2026-09-08
- 微软员工周五上线项目,假期被路人用官方 token 逆向抢跑 — unixterminal · 2026-09-08
- 新 benchmark 提案:给 AI 打分不看出错,看加新功能多费劲 — kuza55 · 2026-09-08
- Utilify 上线:AI Agent 可自动比对并注册德州水电网燃气套餐 — modelcontextprotocol · 2026-09-08
- Astra 新 compaction 功能有坑:全局设置会波及 sub-agent — brandon_galang · 2026-09-08
- 只发赛道点子,Astra agent 挨个实现出赛车游戏 — blakesamic · 2026-09-08