引言與背景
近年來，生成式大模型（LLM）在程式碼優化領域締造了前所未有的自動化效能工程能力。根據 arXiv:2508.03329v2 論文指出，LLM 可在秒級響應中輸出多種優化方案，將開發者從繁瑣的手動調校中解放。然⽽，對於醫療、金融與電信等受嚴格法規（如 GDPR、HIPAA）約束的工業場景，大多無法將原始程式碼傳送至雲端商業模型；同時，使用自託管開源模型又常面臨成本與效能折衷的抉擇。
Mixture-of-Agents 方法概述
文獻中首度提出「混合代理」（Mixture-of-Agents，MoA）架構，透過多個專責開源 LLM（如 Llama 2、CodeGen、StarCoder）並行生成優化建議，再以輕量級協調器統合最優方案。MoA 與傳統遺傳演算法（GA）骨幹不同：GA 需從初始種群演化至最終解，過程中易受突變率與交配策略限縮；MoA 則可同時調用多種模型，並藉由加權排名迅速聚焦優質候選。
實驗評測與成本效益
研究團隊在 50 個真實工業程式碼片段上，針對七種模型組合（包括純商業 API、自託管開源模型與 MoA 混合）進行超過 8,700 次優化試驗。根據《MLPerf 2024 年度性能報告》與 arXiv:2508.03329v2，MoA 在受規範環境下，相較於單一開源 LLM，平均可節省 14.3％至 22.2％運算成本，且最終優化時間縮短 28.6％至 32.2％。而在允許商業模型的場景中，GA 與 MoA 表現相近，但 MoA 在迭代初期便能收斂至高品質解。
符規架構與安全實踐
為滿足 GDPR、ISO/IEC 27001 與各國資安法規，建議採取以下落地策略：一、在封閉網路環境中自託管 LLM 容器，並結合硬體安全模組（HSM）執行推論；二、所有程式碼與中間產物應加密存儲，並透過零信任網路原則控制存取；三、在 CI/CD 管線中插入靜態與動態檢測工具（如 SonarQube、OWASP ZAP），確保自動化優化不引入安全漏洞。
開發流程整合指南
要將 MoA 與現有 DevOps 流程融合，可參考以下步驟：（1）在 GitLab CI/CircleCI 中新增「程式碼優化」階段，觸發 MoA 協調器；（2）使用容器化平臺（Docker＋Kubernetes）動態分配資源，按需啟動不同 LLM 容器；（3）藉助 Prometheus 及 Grafana 監控模型延遲與資源使用率；（4）設定 Canary 測試，先在小範圍服務驗證優化結果，再全面部署；（5）匯整 benchmark logs 生成週期性報告，持續調整模型權重與 Prompt 模板，實現自我優化迴圈。
未來趨勢與挑戰
隨著研究進展，MoA 可與強化學習（RLHF）結合，讓優化代理在實際執行效能回饋下持續學習；同時，分布式 MoA 協調架構可在多資料中心間協作，減少單點瓶頸。然而，管理多代理間的 Prompt 演化、確保模型偏誤最小化，以及控制整體複雜度，仍是亟待突破的難題。建議工程團隊持續關注 OpenLLM 社群與 RFC 9279 等最新標準，並定期參與 MLPerf、MLCommons 相關發布，以掌握前沿技術動態。邀請讀者透過以下連結加入討論社群，持續交流實戰經驗： https://www.okx.com/join?channelId=42974376
