你的 AI 感觉很慢？也许它并不笨。
AI 经常让人感觉很慢，因为它一次只能处理一个任务。它在队列中排队。你必须等待一个模块完成后，下一个才能开始。
你可以通过使用并行智能体（parallel agents）来解决这个问题。
许多模块之间并不相互依赖。如果将它们拆分，多个智能体就可以同时工作。你可以在更短的时间内完成同样的工作。
以下是构建并行 AI 工作流的方法：
首先优化你的架构 并行化需要清晰的设计。你的模块必须是松耦合的。它们应该通过清晰的接口进行通信。如果你在混乱的代码上强行实施并行化，会制造出一团乱麻般的错误。在设计阶段使用 AI 来规划这些接口。
分配特定角色 针对不同的任务使用不同的模型，以节省时间和成本：
- 主导者 (Opus)：掌控全局，分配任务并进行最终检查。
- 规划者 (Sonnet)：负责测试驱动开发 (TDD) 和实施计划。
- 执行者 (Haiku)：编写实际代码并运行测试。
设置限制 智能体并不是越多越好。我曾尝试一次设置 10 个智能体，但我的机器内存不足。后来我减少到了 5 个。在与其他任务结合时，这为我带来了 10 倍的加速。根据你的机器配置和配额来匹配你的并发量。
使用“主导者”进行审查 不要专门雇佣一个独立的智能体来审查工作。那个智能体必须从头开始学习整个任务，这会浪费 Token。让“主导者”智能体来进行审查。它已经知道自己分配了什么任务，因此可以更快、更准确地检查工作。
避免不必要的拆分 某些任务必须按顺序执行。如果你强行拆分紧耦合的模块，质量就会下降。告诉你的 AI：“这些模块是耦合的，不要强行拆分。”
如何从今天开始：
- 在你的全局指令中添加“尽可能并行化”。
- 在设置中增加你的最大并发子智能体数量。
- 每次给 AI 下达任务时，提醒它进行并行化。
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