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在多智能体间共享压缩的推理状态，避免重复传上下文和 summarization 损失
latent-briefing
latent-briefing 是 SkillFeeder 收录的Agent Skill，来自 GitHub 仓库 muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering，★ 18,321。在多智能体间共享压缩的推理状态，避免重复传上下文和 summarization 损失。适合构建分层多智能体系统的开发者。场景是Agent工具链 · Agent运行时。能做的事包括用表示层而非文本层共享记忆、减少每个 worker 的 token 开销、保留 orchestrator 的完整推理轨迹。打开 GitHub 自行安装。
能做什么
- 用表示层而非文本层共享记忆
- 减少每个 worker 的 token 开销
- 保留 orchestrator 的完整推理轨迹
原文简介
This skill should be used when the user asks to \"share memory between agents\", \"KV cache compaction for multi-agent\", \"orchestrator worker context\", \"latent briefing\", \"reduce worker tokens\", \"cross-agent memory without summarization\", or discusses Attention Matching compaction, recursive language models with workers, or token explosion in hierarchical agents.
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