我经常跟你们讲，我信仰世界上有两种scaling law：

一种是做LLM的团队不断努力，做好GPT-5、GPT-6，把大模型做上400B，800B，做上trillion级别的超级大模型；

另一种是，针对某些场景和任务，踏踏实实设计multi agent，让一个巨大而繁杂的工作，拆分成可以并行的subtasks，分配给几千个ai agent去干 ，用最最基础的divide and conquer的办法，去管理这些任务。

当第一条路难度越来越大的时候，学术界就应该关注第二条路，哪些工作可以拆分，该如何做好agents manage agents，agents manage tasks，agents design agents这些基本问题。

毕竟你和我都相信，如果LLM token价格再降95%以上，这个business model就是profitable的，而这个目标并不遥远。