餐飲品牌的“小店模式”正悄然走紅，從面積精簡到品類聚焦，再到坪效優(yōu)化，一系列調(diào)整既應(yīng)對了成本壓力，也精準(zhǔn)契合了消費需求的變化，成為行業(yè)突圍的新路徑。

最近幾年，AI圈刮起了一陣“多智能體系統(tǒng)”（Multi-AgentSystem，簡稱MAS）的颶風(fēng)，仿佛誰要是不搞點Agent互相扯著玩，就跟不上技術(shù)潮流似的。

每個大模型廠商都在往里面塞人：CEOAgent、CTOAgent、程序員Agent、測試Agent……開會、寫代碼、交付產(chǎn)品，一氣呵成，宣傳視頻堪比硅谷創(chuàng)業(yè)紀(jì)錄片。

可真到項目落地那一刻，畫風(fēng)突變：本以為自己在構(gòu)建一個智能的數(shù)字組織，結(jié)果像是在給一群“自帶人格”的角色扔了份糊涂需求書。對話混亂、職責(zé)不清、流程重疊、結(jié)果瞎編……總之，體驗感很差。

所以這次，我想聊聊：為啥大家一股腦涌向多Agent系統(tǒng)，結(jié)果卻普遍撲街？問題到底出在哪兒？能不能修好？值得搞嗎？

01分工不清，責(zé)任混亂：不是組隊，而是拉群扯皮

很多Agent系統(tǒng)號稱模仿公司結(jié)構(gòu)：設(shè)定角色、指派任務(wù)、讓他們“自主討論”。聽起來合理，做出來像極了一場不知誰負責(zé)的群聊。

比如我測試過的一個開源項目里，CEOAgent和CTOAgent對同一份需求理解截然不同，一個想改產(chǎn)品定位，一個開始寫代碼。

產(chǎn)品經(jīng)理Agent直接跳過需求評審，UI和前端設(shè)計壓根沒同步，結(jié)果生成的“產(chǎn)品”邏輯崩、風(fēng)格裂、功能錯。最后還得我一個個查對話記錄當(dāng)項目復(fù)盤員。

你以為設(shè)了個Title，AI就能照著角色干事？

不好意思，它們不懂“公司政治”那一套。沒有流程定義，沒有權(quán)責(zé)綁定，沒有狀態(tài)控制，Agent們更像是一群高智商自由職業(yè)者，你說的每句話它們都覺得可以“再理解一下”。

現(xiàn)實工作中，我們起碼還知道“誰拍板、誰干活、誰兜底”。Agent系統(tǒng)可不管這些，能跑任務(wù)的就跑，不能跑的也來摻和一句，誰也不管結(jié)果。

02理解跳脫，溝通失靈：AI間的協(xié)作比人類還難

當(dāng)我們說“多智能體協(xié)作”，我們其實是希望AI們能像高效的項目組那樣互相理解和補位。

但實際使用中發(fā)現(xiàn)，AI之間的溝通經(jīng)常脫線：同一個詞，不同Agent理解成完全不一樣的意思；傳個文檔，沒人校驗格式一致；對流程的假設(shè)，從第一步開始就錯了方向。

比如一個Agent剛說“這個功能太復(fù)雜了，我們拆成三個子模塊”，另一個Agent馬上開始寫“集成測試”，全然不顧這三個模塊壓根沒定義完。

這種“對話式幻覺”常常讓人懷疑：它們真的是在“合作”，還是在“平行單機”？

我還發(fā)現(xiàn)一個尷尬點：AI太容易自信滿滿地產(chǎn)出“看似對的內(nèi)容”，哪怕根本沒理解任務(wù)目標(biāo)。你和它說“整理會議紀(jì)要”，它會抄錄發(fā)言內(nèi)容、加點總結(jié)語氣詞，拼湊出一份“AI風(fēng)味強烈”的報告——看著格式對了，其實啥也沒記對。

一句話總結(jié)：Agent之間并非不聰明，而是“不在同一個頻道”。

03記憶殘缺，流程斷鏈：今天說的，明天全忘了

最大的問題，出現(xiàn)在“記憶”上。

大部分Agent系統(tǒng)還停留在“短期對話記憶”階段，稍微長點的任務(wù)流程，它們就開始遺忘關(guān)鍵節(jié)點。

你剛給開發(fā)Agent分了任務(wù)，它一轉(zhuǎn)頭忘了產(chǎn)品說了啥；你指望運營Agent參考歷史數(shù)據(jù)，它連數(shù)據(jù)在哪都想不起來。更別說流程中的版本控制、狀態(tài)回溯、進度協(xié)調(diào)——這些在人類協(xié)作中靠經(jīng)驗和習(xí)慣維持的東西，AI根本沒機制處理。

一個我測試過的系統(tǒng)里，文檔Agent和審校Agent分工明確，流程也“看似合理”。結(jié)果輸出文檔三版風(fēng)格不一致，審校Agent根本沒意識到改的是舊版本，還順手把改錯的內(nèi)容發(fā)出去了，笑不出來。

在政務(wù)系統(tǒng)中，信息遺失、上下游脫節(jié)常常是事故誘因。Agent系統(tǒng)照這樣下去，別說提效，很可能反而引爆風(fēng)險。

所以，值不值得繼續(xù)搞Agent系統(tǒng)？

我的觀點是：值得探索，但別幻想它“能立即替代團隊”。

多Agent系統(tǒng)的失敗，并不意味著它沒有前景。它暴露出的每個問題——分工機制、溝通協(xié)議、記憶能力——恰恰提示我們，下一步該補哪塊短板。如果未來能通過流程引擎、共享知識庫、角色狀態(tài)機等方式解決這些問題，它依然可能成為AI協(xié)作的重要路徑。

但請注意：現(xiàn)在別用它跑核心任務(wù)，也別指望它替你搭建完整業(yè)務(wù)鏈。

它還只是一個“概念產(chǎn)品”。帥是真帥，實用是真不穩(wěn)。

最后的話

多Agent系統(tǒng)失敗的根源，不在技術(shù)力不夠，而在“工程邏輯沒補上”。

協(xié)作，本身就是最復(fù)雜的工程挑戰(zhàn)之一。從來都不是“多個聰明人湊一起”就能解決的事，更別提AI了。

所以，下次再看到一個Agent協(xié)同的Demo別太激動，先想想這幾件事：

它真的理解目標(biāo)了嗎？

它們真在“協(xié)作”，還是各玩各的？

它們明天還記得今天干了啥嗎？

如果這些問題你都沒法回答，那很可能不是系統(tǒng)“太笨”，而是你誤把“AI群聊”當(dāng)成了“AI組織”。

希望帶給你一些啟發(fā)，加油！

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