🔥Ramp Labs 推出多智能体記憶共享方案 Latent Briefing,Token 消耗最高降低 65%


4 月 11 日,AI 基礎設施公司 Ramp Labs 發布研究成果「Latent Briefing」,通過直接壓縮大模型 KV 緩存實現多智能體系統間的高效記憶共享,在不損失準確率的前提下大幅降低 Token 消耗。在主流多智能體架構中,編排者(Orchestrator)將任務拆解並反覆調用工作者(Worker)模型,隨著推理鏈路不斷延伸,Token 用量呈指數級膨脹。Latent Briefing 的核心思路是:借助注意力機制識別…
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