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要不要搞多智能體?看看硅谷頂級 AI 公司的經驗

發布于 2025-6-27 06:17
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最近刷到了一篇來自Cognition AI的博客文章,看完之后我簡直有種恍然大悟的感覺。這家公司你可能聽說過,就是那個開發了明星AI編程助手Devin的團隊。他們在這篇文章里直接開懟了一個在AI Agent領域特別流行的概念——多智能體架構,說得相當犀利:"別再搞多智能體了!"

讀完這篇文章,我覺得有必要跟大家"叨叨"一下,因為這些觀點可能會顛覆很多人對AI Agent架構設計的認知。

為什么大家都在搞多智能體?

現在一提到AI Agent,很多人第一反應就是搞個多智能體系統。你看,OpenAI推出了Swarm框架,微軟有AutoGen,大家都在鼓吹讓多個AI智能體相互協作,分工合作完成復雜任務。聽起來很美好是不是?就像組建一個超級戰隊,每個成員都有自己的專長。

但是Cognition的工程師們用血淋淋的事實告訴我們:這種想法在實際應用中簡直是個大坑!

多智能體的致命缺陷

讓我用一個簡單的例子來說明問題所在。假設你要讓AI幫你做一個"憤怒的小鳥"游戲。按照多智能體的思路,你會把任務分解給兩個子智能體:

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智能體A負責做游戲背景,要求是"做一個有綠色管道和碰撞檢測的移動背景"。

智能體B負責做小鳥,要求是"做一個可以上下移動的小鳥"。

聽起來很合理對不對?但現實是什么樣的呢?

智能體A可能誤解了你的意圖,做出了一個超級馬里奧風格的背景。智能體B做了一只小鳥,但完全不像游戲資源,移動方式也跟憤怒的小鳥八竿子打不著。最后,主智能體拿到這兩個"四不像"的產品,只能哭著想辦法把它們拼在一起。

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這就是多智能體架構的第一個致命問題:上下文丟失。每個子智能體都只能看到自己的小任務,看不到整體的大圖景,容易產生理解偏差。

更深層的問題:隱式決策沖突

即使你覺得可以通過傳遞更多上下文來解決上面的問題,但還有一個更要命的問題:隱式決策沖突

繼續用剛才的例子。假設你把完整的任務描述都傳給了兩個子智能體,這次它們都理解了要做憤怒的小鳥游戲。但是,智能體A選擇了像素藝術風格,而智能體B選擇了3D渲染風格。最終你得到的是一個風格完全不搭的"怪胎"游戲。

問題在于,每個智能體在執行任務時都會做出大量的隱式決策,而這些決策往往是沖突的。就像兩個廚師分別做菜,一個做的是川菜,一個做的是粵菜,最后要拼成一桌菜,結果肯定是四不像。

Cognition的解決方案:單線程才是王道

經過大量的試錯,Cognition團隊得出了一個看似"倒退"的結論:最可靠的架構其實是單線程的線性智能體

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這就像是從"多人協作"回到了"一個人包辦",但這樣做的好處是:

上下文始終保持連續和完整。每一步行動都能看到之前所有的決策和結果。不會出現不同部分之間的風格或邏輯沖突。系統的可靠性大大提高。

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當然,對于特別復雜的長期任務,單線程可能會遇到上下文窗口不夠的問題。Cognition的解決方案是引入一個專門的"記憶壓縮"模型,負責把歷史行動和對話壓縮成關鍵信息,類似于人類的長期記憶機制。

現實世界的例子

文章還提到了幾個現實世界的例子來佐證這個觀點:

Claude Code:雖然會生成子任務,但從不并行工作,子智能體通常只負責回答問題而不寫代碼,避免了上下文丟失的問題。

編輯應用模型:2024年很多編程智能體都采用了"編輯-應用"的兩階段模型,但經常出現小模型誤解大模型指令的問題。現在更多采用單一模型一步到位的方案。

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為什么多智能體這么誘人但這么坑?

你可能會問,既然多智能體這么不靠譜,為什么還有這么多人在搞?

原因很簡單:看起來很酷,聽起來很合理。就像早期的Web開發,大家都在用原始的HTML和CSS拼湊頁面,直到React這樣的框架出現,才有了標準化的開發模式。

現在的AI Agent開發就處在這個"拼湊"階段。多智能體架構看起來像是一個很自然的解決方案,但實際上它違背了一些基本的工程原則。

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未來會怎樣?

Cognition的工程師們并不是完全否定多智能體的未來。他們認為,當單線程智能體變得足夠好,能夠更好地與人類溝通時,多智能體協作才會變得可行。

就像人類團隊協作一樣,效果好的前提是每個人都足夠聰明,溝通效率足夠高。現在的AI還沒有達到這個水平。

對我們的啟發

這篇文章給我們的啟發是:在AI領域,有時候"更簡單"反而是"更好"

不要為了追求概念上的"先進"而忽視實際的可靠性。在架構設計時,要優先考慮上下文的完整性和決策的一致性。技術的成熟需要時間,不要急于采用看起來很酷但還不成熟的方案。

所以啊,今天跟大家聊了這么多,其實就是想說:別被那些花里胡哨的多智能體架構迷了眼。有時候,一個設計精良的單線程智能體比一群"各自為政"的多智能體要靠譜得多。

從工程角度來看,AI Agent就像個能干的"全能型選手",而不是一支"各有專長但配合不佳"的團隊。當然,隨著技術的發展,也許未來真的會有那種配合默契的AI團隊,但至少現在,我們還是老老實實地把單個智能體做好吧。

本文轉載自????芝士AI吃魚??,作者:芝士AI吃魚

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