并行智能体发展趋势 - 并行智能体正成为提升AI能力的新方向 通过多个智能体协作处理不同任务 实现速度快效率高 [2][3] - 传统AI能力提升依赖scaling law 即通过更多数据和算力获得性能提升 但需要长时间输出结果 [6][7][8] - 并行agent在提升性能的同时 让用户无需长时间等待结果 且大语言模型token成本下降使该方法可行 [9][10] 并行智能体应用场景 - 多个agent并行抓取分析网页 快速生成深度研究报告 [11] - 多个agent协同处理代码库不同部分 加快编程任务完成速度 [11] - 多个agent在后台并行工作 由监督agent向用户提供反馈 实现并行异步控制 [11] 技术挑战与研究进展 - 协调多个智能体并行执行任务存在挑战 类似于人类将复杂任务拆分给多个工程师完成的难度 [13][14] - Code Monkeys论文通过并行生成多个轨迹 生成多样化候选解决方案 提高编程问题解决效率 [15][17] - Together Mixture Of Agents架构同时利用多个大语言模型提升性能 并可调整分层架构进一步优化 [18][19] 行业前景展望 - 最优利用并行agent仍需大量研究与工程探索 预计能高效并行工作的agent数量将非常庞大 [22] - 并行计算在AI领域具有历史成功先例 2009年GPU大规模应用曾显著提升卷积神经网络训练效率 [23][24]

henry 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 人多，好办事。agent多，照样好办事！ 在最新的Andrew's Letters中， 吴恩达 老师 就指出： 并行智能体正在成为提升AI能力的新方向。 信中，他描绘了这样的一些场景： 在这些场景中，多个agent协作，就像一支高效的agent team同时处理不同任务，速度快、效率高。 据吴恩达所说，这一点在他之前在百度和OpenAI的工作中，已得到了充分验证。 但问题是， 这些方法往往需要长时间才能输出结果。 但就像网友指出的：如何协调多个agent呢？ 多个agent 并行抓取分析网页， 更快速地生 成深度研究报告 。 多个agent 协同处理代码库的不同部分， 加快编程任务完成速度。 多个agent 在后台并行工作， 同时由一个 监督agent向用户提供反馈， 实现并行异步控制。 相比之下， 并行运行的agent提供了另一种方式：在提升性能的同时，让用户无需长时间等待结果。 此外， 大语言模型token成本的不断下降，也让多个agent并行处理的方法变得可行。 这为我们理解AI能力的提升提供了新视角—— 不仅仅依靠更多的数据和算力，更重要的是 ...