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【AI Agent 从入门到精通】第六章：多智能体（Multi-Agent）系统架构详解：从双 Agent 协作到大型多 Agent 系统
前面几章我们讨论的都是单个 Agent。但真正的复杂任务，往往需要多个 Agent 协作完成——就像一个团队，有人负责研究，有人负责写代码，有人负责审核，有人负责发布。这一章，我们深入讲解Multi-Agent（多智能体）系统，从最简单的双 Agent 对话，到复杂的多 Agent 协作架构。# 层级式多 Agent 架构完整实现"""主管 Agent：负责任务分解和结果整合""""""将任务分解为子任务"""任务：{task}请将上述任务分解为子任务，并为每个子任务选择最合适的执行者。
天树星智源
LLM 长上下文推理省 25% 显存：稀疏加混合精度，64K 吞吐 22.80 对 14.06 tokens/s
TriAttention 提出一种分级敏感度的长上下文注意力优化方法，突破传统稀疏与量化“一刀切”局限。通过将注意力矩阵按64×64 tile划分，每个query head独立决定“跳过、4位或8位”计算，以对角线距离为依据，实现保留与精度的联合可调。离线校准后，用统一FP32状态融合三档贡献，生成压缩缓存。在A100/H100上实现吞吐提升1.6–7.88×，显存降低24.9%，能耗降36.5%，64K单跳检索达47.94（接近BF16的48.40），验证了“按需计算”的有效性。
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- 1998年，K2 Software在美国成立。2005年, K2 Software正式走进中国，成立上海斯歌信息技术有限公司。 公司聚焦企业所关注的管理挑战和压力，K2中国提供业务流程引擎，与满足快速交付的BPM平台。同时，形成以流程实施为特色的全流程解决方案和行业特色解决方案，覆盖医疗、房地产、汽车、能源、IT互联网等多个行业。 网站：www.k2software.cn 电话：400-686-5318 邮箱：Marketing@k2software.cn 微信公众号：斯歌K2 微信服务号：上海斯歌 视频号：K2的BPM世界
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