待验证50% 置信解决方案精确时间

成本优化策略包括使用轻量级模型承担低决策复杂度子任务、压缩Agent间消息、设置最大迭代轮次上限

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/21

首次发现

来源

多智能体协作：GPT团队化工程范式与实践指南

相关事实

待验证把合适的任务交给合适的模型，盲目使用顶配模型既慢又费额度73% 相似待验证落地成本优化建议按先建LLM网关、再上分类与路由表、最后引入上下文压缩的顺序分阶段推进73% 相似待验证专用小型分类器相比大模型监督具有成本更低、延迟更短的优势，适合嵌入高频执行循环72% 相似待验证Dense模型的优势在于架构简单、推理延迟更可控、部署门槛更低，特别适合本地部署，而MoE对显存需求更大但同等计算开销下能力更强70% 相似待验证模型压缩手段（蒸馏、剪枝、量化）对高频规律性任务损失极小，但会显著削弱需要长程依赖的多步推理能力，前端交互代码的跨组件状态管理高度依赖这种能力70% 相似

引用此条事实

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API

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