便宜层做 1000 亿决策、Opus 只探 96 次：分层 agent 流水线实测
Arindam_1729 · x · 2026-10-07
Arindam 分享了一个用 TypeSafe 的 JEV 搭配 Opus 5.5 与多个 agent 构建的分层决策系统：让最贵的前沿模型不必看全量数据。
- JEV 是大脑：5,800 个节点持续运行，5 分钟内完成 1000 亿次决策，单次决策约 3ns
- Opus 5.5 是蜘蛛：不读全量数据流，而是在图上定位热点、只探测 96 个节点
- Dots 是工人：Echo、Sprout、Pocket、Stella 负责摄取、训练、存储和排序，最终产出 31 条交付
整条流水线：1000 亿决策 → 96 次探测 → 31 条交付 → 1 块屏幕。作者的核心论点是：多数 AI 系统是「输入 → 大模型 → 答案」，而这套架构是「便宜快层筛选 → 昂贵模型只查热点 → agent 行动」，前沿模型只需要看值得看的东西。附带一篇用 JEV 做项目的文章链接。
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