待验证50% 置信事实精确时间
多智能体并行调度可将总耗时从O(N)降至O(N/K)(K为并行Worker数量),依赖asyncio、Redis Streams消息队列及分布式锁机制
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/21
首次发现
来源
相关事实
待验证多智能体并行架构可将整体完成时间从O(n)降至接近O(max_subtask),取决于最耗时的子任务而非所有子任务总和70% 相似待验证尾调用优化可将本可能占用 O(n) 栈空间的递归转化为 O(1) 的常量空间消耗67% 相似待验证多智能体并行架构本质上是将链式推理拆解为有向无环图(DAG)式任务调度,可将整体完成时间从O(n)降至接近O(max_subtask)67% 相似待验证Ultra模式采用多智能体并行架构,将整体完成时间从O(n)降至接近O(max_subtask)65% 相似待验证Kruskal算法将所有边按权重排序后依次加入不形成环的边,底层依赖并查集,时间复杂度为O(E log E)64% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/584371API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/584371MCP
get_claim(id=584371)