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Super-Agent 三段式架构实测大幅提升任务效率

1 篇报道1 个报道来源8 小时前更新

先了解这件事

AI 综述

作者在竞品监控场景实践 Super-Agent 架构,将「规划-执行-校验」三段分离,实测单循环任务平均耗时从 47.3 秒降至 14.8 秒,成功率从 60% 升至 90%,Token 消耗降 45%。 架构上,规划器输出结构化 DAG,执行器按拓扑序用 asyncio 并发调度,校验器做语义检查;三者仅传结构、数据、结论,互不干扰。失败处理采用 on_fail 三选一设计。 测试场景为监控 5 家竞品 7 天更新任务。作者称该设计源于实际需求,并发采用 asyncio 而非线程池。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月3日
  1. 掘金精选
    从 0 到 1 上手 Super-Agent 架构:任务拆解、工具路由与失败回滚的三段实现

    作者在竞品监控场景中实践了 Super-Agent 架构,将「规划-执行-校验」三段分离,规划器输出结构化 DAG,执行器按拓扑序并发调度,校验器做语义检查。实测 5 家竞品 7 天更新任务,单循环 Agent 平均 47.3 秒成功率 6/10,Super-Agent 平均 14.8 秒成功率 9/10,token 消耗降 45%。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。