一个 llama.cpp 实例喂 8 个 Agent:并发推理提速 1.9 倍
cong_ml · x · 2026-10-27
8 个 agent 共享 llama.cpp 中的同一份 Flint 模型，由服务端把请求批量处理。在 M4 Pro 上，8 个并发请求的总 token 吞吐是单请求的 1.9 倍——每个 agent 写得更慢，但合计产出几乎翻倍。这是本地多 agent 可行的关键工程细节。
所属事件:cong_ml 在 48GB M4 Pro 本地跑 8 Agent 研究蜂群(7 条相关)→
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