SquidAgent：按关键路径与协调成本决定并行

LLM Agent能解决多步任务，但顺序执行延迟较高。并行理论上应接近线性加速，现有系统却常慢于单Agent。我们归因于两个隐藏成本：并行Worker重复重建编排者已有的决策上下文；独立输出产生不一致，需事后对齐。由此得到准则：只有并行关键路径加重新探索和协调开销低于串行成本，才并行该层。LLM估计实际持续时间校准较差，我们改用预测输出词元衡量，实测更可靠。SquidAgent一次规划估计全部词元预算，Worker直接从编排者会话分叉以消除重新探索，用预生成共享约定代替事后协调，将对齐转为有界前置成本，再由确定性调度器逐层应用准则。相比Claude Code，平均吞吐提高2.2倍，实际耗时加速2.6倍；相比最强多Agent基线吞吐提高2.0倍。