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About ntk

🔒 NTK Need To Know Know less. Do more. 当所有多Agent框架都在让AI看更多信息时， 我们问了一个不同的问题：如果让AI看更少呢？ []() []() English | 中文 这是什么 每一个多Agent框架都在做同一件事：给每个Agent尽可能多的上下文。更长的对话历史、更大的记忆库、更复杂的工具链——期望AI从海量信息中找到答案。 NTK 做相反的事。 军事情报领域有一个原则叫 "Need-to-Know Basis"——即使你有最高安全权限，你也只会被告知完成任务所必须知道的最小信息集。NTK 把这个原则带进了多Agent系统： 每个Agent只收到它完成任务所需的最少信息，一个字都不多给。 这不是限制，这是优势。认知科学告诉我们，选择性注意力才是实现专注的本质——不是看到更多，而是忽略更多。LLM 同理：短上下文比长上下文更精确、更遵循指令、更不容易幻觉。给得越少，做得越好。 核心技术 自适应复杂度路由 (Adaptive Complexity Routing) — 通过正则快速路径 + 轻量 LLM 分类器自动评估任务复杂度，将复杂任务分配给多阶段管线，简单任务一步直出。不同复杂度的任务走不同的处理通道。 选择性遗忘 (Selective Forgetting) — Agent...

Quick Facts

Compatible Skills

These tools work well together with ntk for enhanced workflows:

• AgenticFORGE — semantic(0.31)+complementary+same_lang+similar_pop+shared_platform (56%)
• tokentally — semantic(0.23)+complementary+same_lang+similar_pop+shared_platform (53%)
• AgentManager — semantic(0.17)+complementary+same_lang+similar_pop+shared_platform (51%)

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