回你的 4090：llama.cpp + Q4 + 20 万上下文能到 80–90 t/s，这套本身没问题，多 agent 慢的根因是串行而不是框架。真要并行，优先「两个小上下文实例」（比如 2×32k），别把 --parallel 开大——24G 上它是把总 KV 池按 slot 平摊，每个 agent 的可用上下文会一起缩水。把你实际启动命令贴出来，我按参数帮你算能开几路。

1）llama.cpp 多线（--parallel / -np）的上下文：它是同一份权重、N 个 slot，但 KV 池是共享的。--ctx-size 是总池，默认会被 N 个 slot 平分，每个 slot 实际只有 ctx/N；要让每个 slot 都拿到完整上下文，总池得开到 N 倍，24G 显存直接顶不住。所以「多线 + 长任务」在 24G 上是让每个 agent 的上下文缩水。更实用的做法：并发 agent 用多个实例、每个实例小上下文（比如 2 × 32k），子任务换更小的模型；或者长任务保持串行 + 前缀缓存复用。

2）24G 上 vLLM/SGLang：它们启动时要预分配 KV。27B 的 AWQ 权重约 15–16G，剩下 6–7G 做 KV/激活，单卡并发余量很小。优点是高并发吞吐和 prefix cache，缺点是单条长上下文不如 llama.cpp 灵活（llama.cpp 能把 KV 量化到 q8/q4 甚至放内存）。你的诉求是「单线 20 万上下文舒服 + 偶尔多 agent」，继续 llama.cpp 当主力、vLLM 只在需要多并发短请求时试更合适。

3）GPTQ/AWQ 4bit 和 GGUF 4bit：不是「哪个原生更大」，两者都是 weight-only 4bit。GGUF 的 Q4_K_M 实际约 4.8 bpw；AWQ/GPTQ 的 group-128 4bit 约 4.25 bpw，再加上 scales/zeros，落盘和显存通常相近，AWQ 略省一点。真正的显存大头是 KV cache 格式（FP8/INT8）和上下文长度，不是权重那不到 1 bit 的差。质量上 AWQ 一般略好于老的 GPTQ（都要校准数据），vLLM/SGLang 对 AWQ 的支持也比 GGUF 顺。

一句话：显存不够先控上下文和实例数，别指望换量化格式能省出一个大模型的量。