<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>多Agent on AioGeoLab | GEO优化实验室</title><link>https://aiogeolab.com/tags/%E5%A4%9Aagent/</link><description>Recent content in 多Agent on AioGeoLab | GEO优化实验室</description><generator>Hugo -- 0.151.0</generator><language>zh</language><copyright>2025 TardiAI</copyright><lastBuildDate>Tue, 12 May 2026 06:44:30 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://aiogeolab.com/tags/%E5%A4%9Aagent/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>一个Agent搞不定的事——不是它不够聪明，是结构问题</title><link>https://aiogeolab.com/posts/tgje-116-multi-agent-is-a-division-of-labor-not-more-ai/</link><pubDate>Tue, 12 May 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://aiogeolab.com/posts/tgje-116-multi-agent-is-a-division-of-labor-not-more-ai/</guid><description>本文拆解单Agent的结构性天花板——为什么复杂任务容易跑偏不是能力问题而是架构问题——并讲清多Agent系统的四个结构性改善：专注度、并行、错误隔离、按能力分工优化成本。以Hermes最新两个版本的多Agent实践为例，结合Mistral和谷歌同期动作，说明这不是趋势预测而是已经发生的行业转变。附单Agent vs 多Agent的任务适用判断标准。</description></item></channel></rss>