过去一年，我们见证了无数“大模型”带来的奇迹。
它们能写代码、能画图、能写策划书，甚至能帮你找 bug。

于是一个问题出现了：

既然大模型已经这么强了，为什么还要搞那么复杂的「多 Agent 系统」？

是不是就是多开几个大模型？

其实，多 Agent 不是“堆模型”，而是一次智能结构的转变。

它让我们开始用「团队」的方式去理解 AI，让语言模型从“单人作坊”变成“协作组织”。



一个 Agent 不够用吗？

想象你让 GPT 帮你开发一个网站：它能写前端，也能设计数据库，还能生成测试代码。

但很快你会发现一个问题，它在写完后自测永远都通过，逻辑错误自己也检查不出来。


于是人们开始尝试：
让一个 GPT 写，另一个 GPT 审；
让一个负责规划，另一个负责执行；
甚至让两个 GPT 吵一架，看谁的结论更靠谱。

这就是最早的 “multi-agent” 思想萌芽。
不是因为模型不行，而是因为智能需要结构。
单个 Agent 再强，也无法同时兼顾规划、执行、评估、反思这些不同心智功能。



为什么要多个 Agent：从「个体智能」到「集体智能」

1️⃣ 分工让思考更高效

就像人类社会的分工一样，AI 也有“认知负荷”。
一个 Agent 的上下文再长，也无法同时规划和执行。


于是多 Agent 系统会把任务拆解：

  • Planner 规划任务
  • Executor 调用工具或编写代码
  • Critic 检查结果、给出反馈

论文参考：

  • MetaGPT: Meta Programming for Multi-Agent Collaborative Framework (Hong et al., 2023)
  • Reflexion: Verbal Reinforcement Learning with LLMs (Shinn et al., 2023)

2️⃣ 不同视角，减少偏差

当多个 Agent 相互讨论、辩论、复核时，错误就更难溜走。
这就是所谓的 “social critique” —— AI 用社会互动的方式，来弥补单模型思维的盲点。


例如 CAMEL (2023) 中，两个 LLM 扮演不同角色，通过角色扮演协作完成任务，结果准确率显著高于单模型执行。

3️⃣ 群体记忆与长期任务

一个模型记不住太久的上下文，而多 Agent 系统可以共享外部记忆。

LangGraph 就用图状结构记录各 Agent 的状态与结果，
AutoGen 则通过消息路由实现多轮协作。

这让智能系统第一次能像组织一样 有状态、有记忆、有分工。



「Agent」vs 「Multi Agents」：什么时候该用哪种？

不是所有任务都需要多 Agent，整理了下面这张表，帮你快速判断：

场景类型 适合单 Agent 适合多 Agent
简单问答、摘要、翻译 ✅ ❌
多步骤推理（数学、逻辑） ⚠️ ✅
代码生成与测试 ❌ ✅
长期运营任务（游戏、规划） ❌ ✅
决策 / 研究讨论类任务 ⚠️ ✅

👉 简单说：

  • 单 Agent：快、轻、直接。
  • 多 Agent：稳、复杂、可解释。

它更像是“团队思维”，适用于有阶段、有反馈、有评估的任务。



协作机制不是「堆模型」，而是「编排心智」

多 Agent 的价值在于协作机制，而不是数量。

常见机制包括：

  1. 角色定义：每个 Agent 有独立 Prompt 与目标（Planner / Coder / Tester）
  2. 通信协议：消息路由、对话规则（AutoGen 异步消息机制）
  3. 状态共享：外部记忆、数据库或上下文图（LangGraph）
  4. 自我审查：互评或辩论结构（CAMEL、Reflexion）
  5. 任务编排：从自然语言生成完整工作流（MetaGPT、CrewAI）

工程参考：

  • Microsoft AutoGen
  • LangChain LangGraph
  • MetaGPT
  • CAMEL-AI
  • CrewAI


争议：多 Agent 是过渡，还是未来？

目前学术界有两种声音：

1️⃣ 单体强化派
认为随着大模型上下文与记忆增强（如 GPT-o3、Gemini 2.5），
未来单模型内部就能模拟多角色思维，不再需要外部 Agent。

2️⃣ 协作网络派
认为未来智能系统会像社会那样，通过标准协议（如 MCP、A2A）让不同 Agent 协作，
形成一个“分布式智能生态”。

无论是哪种，multi-agent 都是一个重要的中间态：它让 AI 学会如何组织智能、引导协作，为真正的“社会化 AI”打下基础。



结语：AI，也需要同事

多 Agent 的出现，不是因为模型不够强，而是因为智能本身就不是单线程的。

人类的思考依靠分工协作——感知、记忆、计划、执行、反思。

AI 也在重走这条路，只不过是以 Agent 的形式。


当我们不再把智能看作一个「模型」，

而是一群「协作的心智」时，

也许我们就更接近真正的智能社会。






延伸阅读

学术论文：

开源工程：