{"repo":"kobolingfeng/ntk","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/kobolingfeng/ntk","clone":"git clone https://github.com/kobolingfeng/ntk.git","description":"NTK — 基于信息密度路由的多智能体框架。用最少的 token 做最多的事。","language":"TypeScript","stars":36,"topics":["agent-framework","ai","llm","mcp","multi-agent","need-to-know","token-efficient","typescript"],"license":"MIT","category":"ai-agents","readme_excerpt":"🔒 NTK Need To Know Know less. Do more. 当所有多Agent框架都在让AI看更多信息时， 我们问了一个不同的问题：如果让AI看更少呢？ English 中文 --- 这是什么 每一个多Agent框架都在做同一件事：给每个Agent尽可能多的上下文。更长的对话历史、更大的记忆库、更复杂的工具链——期望AI从海量信息中找到答案。 NTK 做相反的事。 军事情报领域有一个原则叫 \"Need-to-Know Basis\"——即使你有最高安全权限，你也只会被告知完成任务所必须知道的最小信息集。NTK 把这个原则带进了多Agent系统： 每个Agent只收到它完成任务所需的最少信息，一个字都不多给。 这不是限制，这是优势。认知科学告诉我们， 选择性注意力 才是实现专注的本质——不是看到更多，而是忽略更多。LLM 同理：短上下文比长上下文更精确、更遵循指令、更不容易幻觉。给得越少，做得越好。 核心技术 - 自适应复杂度路由 (Adaptive Complexity Routing) — 通过正则快速路径 + 轻量 LLM 分类器自动评估任务复杂度，将复杂任务分配给多阶段管线，简单任务一步直出。不同复杂度的任务走不同的处理通道。 - 选择性遗忘 (Selective Forgetting) — Agent 间不传递原始上下文，而是经过信息密度压缩后按需投递。每个 Agent 只看到经过裁剪的最小充分信息集。 - 零开销分级 (Zero-Overhead Classification) — 在内部测试集中约 63% 的任务通过正则快速路径在微秒级完成分级，完全绕过 LLM 分类器，实现零额外 token 消耗。 - 渐进式管线深度 (Progressive Pipeline Depth) — 四级深度自适应：direct → light → standard → full，像 TCP 慢启动一样，只在必要时才升级复杂度。 - 双模型成本分离 (Dual-Model Cost Isolation) — 95%+ token 走廉价模型，仅 2-5% 高信息密度决策使用强模型，实现类似混合精度训练的成本结构。 为什么选 NTK 🎯 自适应，不过度 大多数\"智能\"框架对所有任务走同一个复杂管道。写一个斐波那契函数？也要经过规划→调研→执行→验证四步。 NTK 不这样做。它先用 零开销正则分类器 （在测试集中处理约 63% 的任务）判断复杂度，只在必要时才启动更深的管道： 你的任务 NTK 怎么做 开销 --------- ----------- ------ \"写个排序函数\" 一步直出 400 tok, 4秒 \"设计 REST API\" 调研→执行 2500 tok, 19秒 \"微服务架构设计\" 完整管线 3000 tok, 20秒 写斐波那契和设计微服务架构 不该花一样的钱 。NTK 正是为此设计。 💰 在 9 类教科书任务上实测：vs 全强模型成本节省 90%+ NTK 的核心策略是 双模型成本分离 ：绝大多数工作交给廉价模型，只有真正需要深度推理的规划步骤才用强模型。 实测数据（9 类任务，每配置 3 次运行取均值）： 全强模型 全廉价模型 NTK（廉价为主） --- --- --- --- 平均 token 689 662 256 强模型 token 占比 100% 0% ⚠️ NTK vs 全强模型的成本差异主要来自模型单价差（廉价模型约为强模型 1/10 1/20 价格）。vs 裸调廉价模型，NTK 的 token ","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/kobolingfeng","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/kobolingfeng/ntk/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}