Warp-Cortex：面向消费级硬件上的百万代理认知扩展的异步高效架构
机器学习
2026-01-06 v1 人工智能
硬件体系结构
分布式、并行与集群计算
多智能体系统
摘要
当前的多代理大语言模型(LLM)框架存在线性内存扩展问题，使得"系统2"并行推理在消费级硬件上难以实现。我们提出Warp Cortex，一种异步架构，通过解耦代理逻辑与物理内存，理论上实现百万代理认知扩展。通过单例权重共享和一种新颖的拓扑突触——灵感来自拓扑数据分析(TDA)中的混合标记技术——将内存复杂度从O(N*L)降低到O(1)用于权重，O(N*k)用于上下文，其中k<<L。将KV缓存视为潜在空间中的点云，我们应用 witness-complex 稀疏化以保留上下文流形的持久同调特征。在单张NVIDIA RTX 4090上，我们实证证明可实现2.2 GB总VRAM下的100个并发代理，理论容量可超过1000个代理。我们进一步引入参考注入，一种非侵入式KV缓存更新机制，允许异步子代理影响主生成而无需中断流。
引用
@article{arxiv.2601.01298,
title = {Warp-Cortex: An Asynchronous, Memory-Efficient Architecture for Million-Agent Cognitive Scaling on Consumer Hardware},
author = {Jorge L. Ruiz Williams},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.01298},
year = {2026}
}