智能体扩展Scaling机制解析

智能体扩展（Agent Scaling）的核心结论是：通过“多智能体协作架构”与“动态资源调度算法”的结合，实现从单体模型到群体智能的指数级效能跃迁，而非单纯依赖参数规模的线性增长，2026年行业共识已转向以“任务分解-执行-验证”闭环为核心的规模化落地，智能体扩展的技术范式重构随着大语言模型（LLM）进入后摩……