本地运行大型语言模型（LLM）的用户正面临因大上下文窗口导致的性能问题，推理速度变慢。一种常见的解决方法是将任务分解成更小、可管理的部分，这些部分可以在短暂的、无状态的会话中进行处理。这种方法 AI
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本地模型 + 大上下文 = 慢。您是如何编排“map-reduce”风格的代理工作流的？
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本地模型 + 大上下文 = 慢。你如何编排“map-reduce”风格的代理工作流？
<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>I tried running local models (qwen3.6*, ds4 flash, gemma4*, etc) on my mbp pro m5 with 128Gb of unified memory and concluded the bottleneck is context size. The moment a conversation gets long (16k is already the bottleneck), inference slows to a…