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GraphWorkflow 提速62.5% 后，Agent 蜂群真正要解决什么？
8月19日，Swarms团队发布了一篇关于GraphWorkflow的论文。把预先定义好的多Agent任务图编译一次，再反复执行，以减少运行时的编排开销。 论文拿它和LangGraph 1.0.4比较，在10、50、200个节点的静态图上，报告了最高62.5%的加速，稳态几何平均约为7倍。 又有一个Agent框架跑得更快了。 但把论文的方法和限制一起读完，会发现更值得看的东西不在那个数字里。它测的是单机、同步、静态DAG的编排开销，节点甚至可以是no-op。它不测模型质量，不测真实token吞吐，也不意味着一个真实Agent系统会整体快7倍。真实的模型调用要几百毫秒甚至几秒，几毫秒的调度优化不会神奇地把一切压缩到十分之一。…
