單靠一個AI模型是很難搞定複雜事兒的。GPT-4雖然看起來很牛,但讓它獨自開發個3A遊戲或運營跨國電商公司?還是有點難。人類社會早就想通了——通過分工和供應鏈把複雜度分散開。



那問題來了:在代理經濟時代,咱們能不能讓一個通用代理自動拆解大任務,然後一層層分包給各個專業子代理,最後形成一條自動化的智能供應鏈呢?

現在那些Agent框架(比如AutoGPT)主要靠自己內部反覆思考,缺乏真正的對外協作能力。結果就是什么都想自己干——寫代碼、畫圖樣樣來——但往往是什么都搞不精,还容易陷入死循環。这就是問題所在。

Kite AI的架構創新點就在這兒——它引入了遞歸委託機制,讓機器之間能形成分形結構的協作。這套SPACE框架裡的任務編排組件,提供了一條出路。說白了,就是把供應鏈管理(SCM)的那套邏輯搬到了鏈上。

在這個機制的抽象原理下,系統可以被設計成...
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解构主义者vip
· 12-28 21:12
說實話,一個模型想全能是扯淡。agent之間真正協作才是出路,這個思路對
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薛定谔的gasvip
· 12-28 00:42
這就是典型的"一個人什麼都會反而什麼都不精"的死循環啊,現在終於有人想起來學學傳統供應鏈那套了。不過鏈上能不能真的跑出這套SCM邏輯還得看實際交互成本能不能壓下來,否則gas戰爭一來照樣崩。
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智能合约跳坑王vip
· 12-25 23:50
哈,这思路有点意思啊,不过感觉现在吹得都太猛了
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GasWaster69vip
· 12-25 23:47
說真的,這個思路有意思啊,但Kite這套東西能不能真正落地還是個問號。AutoGPT那種自己跟自己糾纏的情況我也看膩了,就是在那兒空轉。
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MEV猎手小张vip
· 12-25 23:42
哎呀,這才是出路啊。一個AI死幹什麼都不行,得分工協作才行。Kite這套遞歸委託確實有意思,比那些自我循環的框架進步多了。
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DAO治理专员vip
· 12-25 23:38
說實話,這個遞歸委託的想法在理論上聽起來不錯,但……有沒有實證數據證明這些多代理鏈真的比一個調整良好的模型表現更好?關於代理協調的文獻目前真的相當稀少。還有,我也不太相信 SCM 的類比在你處理的是 LLM 輸出而不是實物時依然成立,哈哈
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