Context Graph Engineering: Kimi K3 如何将 300 个 Agent 融合为第二大脑
文章介绍 Kimi K3 的 Agent Swarm 功能:编排器无需预定义角色,即可动态拆分任务并并行调度约 300 个子代理、协调约 4000 个步骤。作者将其结果整合机制称为"上下文图"(context graph),强调系统通过强化学习训练拆分判断能力,而非硬编码规则。适合宽而重复的任务(如多源信息收集、批量比对),不适合单一深度任务,且成本较高。
文章介绍 Kimi K3 的 Agent Swarm 功能:编排器无需预定义角色,即可动态拆分任务并并行调度约 300 个子代理、协调约 4000 个步骤。作者将其结果整合机制称为"上下文图"(context graph),强调系统通过强化学习训练拆分判断能力,而非硬编码规则。适合宽而重复的任务(如多源信息收集、批量比对),不适合单一深度任务,且成本较高。
本文介绍了Kimi Agent Swarm如何通过上下文图(Context Graph)将300个并行代理的研究结果整合为单一知识库。文章指出,传统并行代理产生的是分散的答案堆,而Kimi通过将每个实体作为节点、关系作为边,构建可查询、可扩展的图结构,使研究者能发现隐藏联系、提出新问题,并实现知识的持续积累。