bottleneck

分析了为什么在 Claude Code 中运行超过三个并行 agent 会遇到瓶颈，揭示了 duty-cycle 问题——开发者成为主要延迟来源，而“合并”并行输出的过程是最大的时间成本。

本文讨论了阻碍AI代理广泛采用的主要挑战，重点分析了关键瓶颈。

讨论了AI发展的瓶颈正从GPU可用性转向电力和电网容量，因为数据中心扩张速度快于电力基础设施的支撑能力。

本文认为，在生产AI中，评估是最难的问题，而非生成，并将AI的自我知识分解为校准、判别和表达，这对系统设计具有启示意义。