@levie：如果你想知道未来所有 token 会被消耗在哪里，答案就在这里。智能体群将带来巨大的影……

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摘要

Aaron Levie 借 Prime Intellect 的最新实验指出，AI 智能体群将是未来 token 消耗的主要场景，可在软件开发、网络安全、生命科学等企业领域并行协作，实现人类无法企及的执行方式，这也是未来需要 1000 倍算力的原因。Prime Intellect 的 Prime Agent 此前指挥超过 2000 个智能体在两周内用 Rust 重写自身，消耗了 2000 亿以上 GLM-5.3 token。

如果你想知道未来所有 token 会被消耗在哪里，答案就在这里。智能体群将在软件开发、网络安全、生命科学、AI 研究、金融等多个企业领域产生巨大的影响。 当工作量庞大，或者搜索空间无法事先完全掌握时，让多个智能体围绕统一目标进行并行处理的能力将会带来颠覆性的影响。 智能体可以以扇出的方式展开、协同完成特定任务，其协作方式与人类所能实现的完全不同。如今，即使在资源最充裕的组织中，大多数项目上能并行推进工作的能力仍然十分有限。人类在沟通协调、同步进度、处理工作冲突、保持共享上下文等方面都面临着种种制约。 随着 AI 模型能够处理更长的上下文而不会陷入混乱，并且能够借助共享基础设施在工作过程中进行高效通信，它们可以规避人类面临的许多陷阱。 你可以看到，这不仅能带来更快的任务执行速度，还能在医学、科研、网络安全防御、科学与数学发现等领域带来质的不同的成果。这就是为什么未来我们需要 1000 倍的算力。
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缓存时间: 2026/10/11 00:57

如果你想了解未来所有 token 将被消耗在何处，答案就在这里。Agent 群体（Agent swarms）将在软件开发、网络安全、生命科学研究、AI 研究、金融等多个企业领域产生深远影响。

当工作量巨大，或者搜索空间无法在前期完全掌握时，将多个 Agent 并行协调以实现统一目标的能力将是极其强大的。

Agent 可以围绕特定任务进行分布式协调工作，其方式与人类所能做到的完全不同。即使在资源最充裕的组织中，大多数项目能够并行推进的工作也相当有限。人类受限于彼此沟通、共享进展状态、处理工作冲突、维持共享上下文等种种约束。

随着 AI 模型能够处理更长的上下文而不会“迷路“，并且能够借助共享基础设施在其工作过程中高效通信，它们可以避免人类所遇到的许多问题。

你可以看到，这不仅会带来任务执行速度的提升，还会在医学、科研、网络安全防御、科学与数学发现等领域带来质的不同的成果。这就是为什么我们需要 1000 倍的算力。

Prime Intellect (@PrimeIntellect): 在两周多的时间里，Prime Agent 编排了超过 2,000 个 Agent 的群体，用 Rust 重写了自身。

借助 10,000+ 个沙箱、200B+ 个 GLM-5.3 token 以及 16,000 条 Agent 间通信消息，这是迄今为止我们对 Prime Agent 多 Agent 能力和基础设施进行的最大规模测试。

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