<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>工作流编排 on Lynx 的技术博客</title><link>https://blog.lynxflow.co/tags/%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81%E7%BC%96%E6%8E%92/</link><description>Recent content in 工作流编排 on Lynx 的技术博客</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Fri, 25 Sep 2026 10:30:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.lynxflow.co/tags/%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81%E7%BC%96%E6%8E%92/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>当950个Agent搜完20万条DNA:一个人的千军万马路线图</title><link>https://blog.lynxflow.co/posts/1000-agents-research-roadmap/</link><pubDate>Fri, 25 Sep 2026 10:30:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.lynxflow.co/posts/1000-agents-research-roadmap/</guid><description>&lt;img src="https://blog.lynxflow.co/images/1000-agents-research-roadmap-cover.png" alt="Featured image of post 当950个Agent搜完20万条DNA:一个人的千军万马路线图" /&gt; 950个Agent,21小时,2.1亿token,20万个候选对象,最终交给人类的只有20个。大规模Agent工作流的价值不在Agent数量,在于你选的领域满不满足一个条件:机器粗筛便宜,人类验证也便宜。这篇文章把我筛领域的三个过滤器和已经在跑的四条线全部摊开。</description></item></channel></rss>