【💰】各位如何平衡多 agent 协同工作的工作流和并发呢
个人做大型项目如何处理高并发问题?大尺寸模型和小尺寸模型间的协同工作问题?
金币池
💰 1,105 金币
金币会随着回复数量动态增加，首次回复有概率获得金币池中部分金币奖励。
优先用快速小模型做初步筛选、再用干活大模型兜底。
这个问题太宽泛了，不妨拿出一些明确的问题出来讨论，可以管中窥豹
路过
用三省六部制度进行有效管理
低智模型检索，高智模型设计计划并生成对应的验收标准，中等模型完成开发任务，高智模型 review。
如果不考虑任何成本，全程使用上下文最大以及智商最高的模型。
一般工作流程就是，输入需求，模型问询并扩展需求，生成完整的 plan 及验收文件，设定项目边界，调用 subagent 实现，在实现的过程中可以开多个 worktree 同步进行开发，最终各自验证并合并到同一分支。
想同步推荐，就要提前先做好预期管理和质量管理。
问一问 Claude，它对于变长超长上下文有诀窍。
什么是高并发问题？是说 subagent 太多消耗了过多 tokens？
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R保持
先管好边界，再增加并行度。