BatchDAG 通过 LLM 生成带类型的 DAG 执行图来编排企业数据分析（SQL查询、语义搜索、内存变换等），通过实体感知批处理优化将 LLM 调用减少 47 倍，生产环境处理 50,000+ 会议数据耗时低于 60 秒，单次查询成本 $0.02-$0.24。 创意点：实体感知批处理（按逻辑实体对行分组后再扇出）是一个可直接迁移到任何 LLM+结构化数据流水线的优化技巧；结构化 JSON 中间结果比文本摘要减少 27% 幻觉的发现，也给 Agent 的工具输出设计提供了可复用的数据格式参考。 原文：https://arxiv.org/abs/2607.18241
作者后记
这篇候选手册来自公开业界分享的摘要提炼，不转载原文。后续我会补充自己的验证、代码和可复用配置，再升级为正式 playbook。
文档版本：v1 · 2026-04-22
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