200 个 Agent 重复读同一文件:作者主张多智能体工作流按 DAG fork 缓存
Liu_eroteme · x · 2026-09-29
作者观察到大规模多智能体编排的效率问题:200 个 agent 反复查看相同的仓库配置、格式化和 lint 规则,而 prompt caching 也帮不上忙,因为每个 agent 都从各自独立的 prompt 起步。
他提出应把模型工作流建模成 DAG:编排器先探索一遍仓库配置形成基线 prompt,再从基线 fork 出子任务分支,这样基线只需缓存一次,后续 fork 的 agent 共享前缀,可大幅降低成本和重复劳动。
所属事件:开发者呼吁多智能体编排器支持 fork 避免重复读取(2 条相关)→
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