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架构分层意味着:后续无论是 Agent 数量增长,还是知识库从百万向量扩展到十亿向量,只需要对相应一层扩容或调优,而无需调整整套系统,迭代演进无技术负债,成本更低。传统模式下,仅“获取一个可用的向量数据库实例”这一步,就可能耗费数分钟甚至更久,这极大地拖慢了从想法到原型验证的进程。在生成式 AI 应用,特别是多智能体(Multi-Agent)系统开发的浪潮中,开发者常常面临一个两难困境:一方面,强
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——milvus
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