我们知道一个Agent利用作为决策者的LLM和一系列作为执行者的Tool协助完成指定的任务。LLM（这里主要指基于文本生成的GPT）由于其逐Token的生成机制，加上各种工具可能涉及到大数据的处理、IO读写、跨网络的交互等耗时操作，所以要确保Agent能够提供可接受的性能保障，并行计算是唯一的解决方案。考虑到对并行计算的 “钢需” ，那么Pregel为什么选择Actor模型来实现也就很容易理解了，

司。公司由谭平教授领导，谭教授曾担任阿里巴巴达摩院实验室负责人，目前是香港科技大学的教授，同时担任冯诺伊曼人工智能研究室副院长，并是香港科技大学与比亚迪联合实验室的主任。区别于二维模型，三维模型单个模型的大小可达几 GB，尤其是点云数据等复杂模型。当数据量达到 PB 级别时，管理与存储成为巨大的挑战。经过尝试 NFS、GlusterFS 等方案后，我们最终选择了 JuiceFS，成功搭建了一个统一