SquidAgent: Parallelize Wisely, Coordinate Efficiently
SquidAgent：明智并行、高效协调的多智能体调度框架
🧭 多智能体并行调度与成本建模 ★ 深度解读
The University of Sydney · Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence · University of Technology Sydney · Hong Kong Baptist University
提出用预测输出 token 成本决定每层串并行，通过上下文继承和前置约定降低协调开销，吞吐提升 2.2 倍
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商内容生成 Agent 工作流（商品详情页、营销落地页、多语言 Listing）中，不要默认全并行；先让 LLM 估算每个模块的 output token 作为成本，按层比较 sum vs max + alignment，设置安全边际 α≈1.9，只对收益明确的层并行。
- 让 worker 从 orchestrator 的 session fork 继承上下文，显著减少每个并行 agent 重复理解需求和约束的成本；工程上可复用“共享上下文快照 + 只追加任务专属指令”的模式。
- 用前置 convention block（统一命名、接口、格式、埋点口径）替代事后合并修正，尤其适合多 agent 生成商品标题/卖点/参数表时的一致性控制，降低返工。
- LLM 对 wall-clock 时间估计不可靠（Spearman 0.16），但对 output token 估计可靠（0.77）；做 Agent 成本预估和调度时，优先用 token 数量作为代理指标，不要问模型“要多久”。