$OPG 大多數人認爲，多代理AI系統通過增加更多代理變得更智能。

但在構建 @OpenGradient 的過程中，我一直在思考一個迅速增長的隱患：

代幣過度生產。

在許多多代理系統中，代理生成的文本遠超必要量，僅僅是爲了內部溝通。$EDEN

一個代理生成詳細分析。
另一個代理進行總結。
再一個代理進行驗證。
再一個代理進行格式調整。

系統一直在自言自語。

而每個額外的代幣意味着：

- 更多的計算使用
- 更高的推理成本
- 堆疊的延遲
- 更慢的響應

有時候，代理花更多的資源在協調上，而不是實際解決問題。

我認爲這將成爲AI系統面臨的最大基礎設施挑戰之一。$BABY

未來可能不屬於生成最多文本的模型。

它可能屬於用最少必要代幣進行溝通的系統。

我認爲幾個重要的方向是：

• 共享內存，而不是重複的上下文傳遞
• 緊湊的推理，而不是冗長的鏈條
• 專門的輕量級代理
• 更智能的編排層
• 代幣意識的通信協議

下一個AI基礎設施的突破可能不是更大的模型。

而是高效的代理協調。

因爲可擴展的智能不僅僅關乎推理能力，還關乎溝通效率。
#OPG