基于 P2P 网状架构的 MCP 服务实现
该项目基于实时 P2P 网状网络构建模型上下文协议（MCP）服务器，打破了传统 MCP 的单机限制。它把多个独立的 AI 代理和系统服务连入动态 P2P 网络，支持分布式环境下的服务发现、互通和上下文共享，提升了多智能体协作的灵活性与去中心化能力。这种架构为开发者搭建复杂、可扩展的多智能体工作流提供了新方案，有效避开了集中式服务在分布式场景下的通信瓶颈与单点故障。
跨云广域网部署 Qwen2.5-7B 推理实践
针对广域网延迟带来的性能瓶颈，开发者推出了分布式推理框架 ShardFlow。该框架将 HuggingFace 模型拆分至多个 GPU 节点，结合神经投机解码与 CUDA Graphs 技术，有效解决了跨地域部署的延迟问题。在基准测试中，方案将位于不同 Google Cloud 区域的两个 T4 节点通过 AWS EC2 TCP 中继连接（公网往返延迟约 86ms），使 Qwen2.5-7B 模型的推理速度达到了每秒 28 个 Token（TPS）。这为跨地域分布式大模型推理提供了一种可行的优化路径。