AutoGPT侧重自主任务执行和工具调用的单Agent系统，通过持续循环实现目标分解与执行；MetaGPT则基于多Agent协作框架，模拟软件公司角色分工（产品经理、架构师、工程师等），通过标准化文档流转完成复杂软件开发任务，架构设计更强调工程化和可控性。
ViT借助全局自注意力与大规模预训练，在分类、检测、分割上已追平甚至超越CNN，扩展性优异。但数据需求大、计算复杂度随序列长度二次增长，小数据场景常需混合架构或Swin等层级设计。
AutoGPT侧重自主任务执行和工具调用的单Agent系统，通过持续循环实现目标分解与执行；MetaGPT则基于多Agent协作框架，模拟软件公司角色分工（产品经理、架构师、工程师等），通过标准化文档流转完成复杂软件开发任务，架构设计更强调工程化和可控性。
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复杂度较高。标准流程含SFT冷启动、偏好数据采集与奖励模型训练、PPO策略优化三阶段，需同时维护策略、参考、奖励、价值四个模型，显存开销大，且易出现奖励黑客与KL散度失控，调参门槛高。DPO等离线方法可显著简化。
MoE用门控网络稀疏激活专家，总参数量大而单token算力近乎不变，同等FLOPs下容量与效果更优；代价是显存占用高、专家负载不均与通信开销，需要靠负载均衡损失来缓解。
采用纵深防御：隔离系统指令与用户输入，对输入输出双向过滤，工具调用遵循最小权限并加人工确认，将检索内容视为不可信，并持续做红队测试与日志审计。
RLHF分三步：先用示范数据做SFT；再收集人类偏好排序训练奖励模型；最后用PPO优化策略，并加KL惩罚约束其偏离参考模型，抑制奖励黑客与分布漂移。
采用流式输出减少重试成本，实施prompt缓存降低重复token消耗，通过system prompt优化和few-shot精简减少输入长度，设置max_tokens限制输出，对非关键场景使用更小模型，批处理请求分摊固定开销，监控token使用率并设置预算告警阈值。
稀疏检索（BM25）擅长精确术语、编号与专名，稠密检索擅长语义泛化；二者经RRF或加权融合后召回率更高、对长尾与分布外查询更稳健，再配合重排序可显著降低漏检与语义漂移。