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多智能体系统的Token优化策略包括模型路由、压缩智能体间传递的上下文、缓存中间结果
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8/7/2026
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Related Claims
Verified多智能体系统将复杂任务拆解为多个子任务，由不同AI智能体并行或串行处理再汇总结果，相较单一模型能缩短处理时间并提升可靠性76% similarUnverified多智能体系统中的编排层负责任务拆解、Agent间调度顺序及中间结果的传递与校验73% similarUnverified多智能体系统将复杂问题分解为多个子问题，由专职智能体并行或串行处理后再汇总，可降低错误率并提升鲁棒性72% similarUnverified召回层通常采用多路召回策略，包括协同过滤召回、向量化召回（基于双塔模型）和图召回72% similarUnverified折中策略是先由一个主控智能体或人类定义并冻结接口契约，再放多个智能体并行填充实现细节71% similar
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