多Agent

N个Agent同时跑，效率是单任务的N倍？丨Agent误解系列 三个Agent同时跑，你心里在算一道乘法账：三倍速度，三倍产出。 一个需要研究竞品、分析用户反馈、起草报告的任务，串行跑完可能要三小时。三个Agent分头跑，理论上压到一小时以内。上下文相互独立是多Agent架构的核心优势——每个Agent有自己的Context窗口，不会互相干扰，也不会因为一个Agent的上下文塞满而拖累其他Agent。 ...

Agent之间怎么说话——这个问题，比你想的更重要 上一篇讲了多Agent分工协作的好处：专注度更高、可以并行、错误隔离、按能力匹配模型优化成本。 但有一个问题被跳过了。 这些Agent，怎么实际"对话"？一个Agent负责搜索，另一个负责分析，第三个负责撰写报告——它们互相怎么传递任务？怎么交接结果？怎么确认对方完成了？如果没有统一的沟通规则，多Agent系统就只是一堆各说各话的孤岛，分工再合理也无法真正协作。 ...

一个Agent搞不定的事——不是它不够聪明，是结构问题 你大概用过AI Agent独立完成一个复杂任务——调研、分析、写报告、发邮件，一口气跑下来。有时候跑得不错，有时候跑着跑着就偏了，或者中间某一步莫名其妙出了问题。 你可能以为是模型能力不够，或者提示词没写好。 但还有第三种可能：是结构问题，不是能力问题。 NotebookLM的音视频概览，解读的比较通俗易懂，对于时间比较紧张的读者朋友，可以听听，会有启发。 ...