在过去两年中的大部分时间里，多智能体系统一直被视为人工智能发展的必然趋势。如果一个大型语言模型能够进行推理、规划和行动，那么多个模型协同工作应该会表现得更好。这种理念推动了智能体团队在编码、研究、金融和工作流程自动化等领域的兴起。但新的研究揭示了一个反直觉的悖论：向系统中添加更多智能体并不总是能带来更好的性能。相反，它会使系统运行速度变慢、成本更高、准确性更低。这种现象，我们称之为“多智能体悖论”，表明更多的协调、更多的通信和更多的推理单元并不总是能带来更强的智能。相反，添加更多智能体会引入新的故障模式，其弊端甚至超过了带来的益处。理解这一悖论至关重要，因为智能体系统正迅速从演示阶段走向实际部署。构建人工智能产品的团队需要明确的指导，以了解协作何时有益，何时有害。在本文中，我们将探讨为什么更多的智能体反而会导致更差的结果，以及这对基于智能体的人工智能系统的未来意味着什么。
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多智能体系统为何如此受欢迎
多智能体系统的概念源于人类团队协作的方式。面对复杂问题时，工作会被分解成多个部分，由专家负责各自的任务，然后将他们的成果整合起来。早期实验也支持这种方法。在诸如数学问题或代码生成等静态任务上，多个智能体通过讨论或投票的方式，通常比单个模型表现更佳。
然而，这些早期成功案例大多源于无法反映真实部署环境的任务。它们通常涉及简短的推理链、与外部系统的有限交互以及没有动态变化的静态环境。当智能体在需要持续交互、适应和长期规划的环境中运行时，情况会发生显著变化。此外，随着工具的进步，智能体获得了浏览网页、调用API、编写和执行代码以及随时间更新计划的能力。这使得向系统中添加更多智能体变得越来越诱人。
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主动任务与静态任务不同
必须认识到，智能体任务与静态推理任务有着本质区别。静态任务可以一次性解决：模型被赋予一个问题，给出答案，然后停止。在这种情况下，多个智能体像一个集成学习系统一样运作，简单的策略（例如多数投票）往往能产生更好的结果。
相比之下，智能体系统运行的环境截然不同。它们需要与环境反复交互，智能体必须探索、观察结果、更新计划并再次行动。例如，网页导航、财务分析、软件调试以及模拟世界中的战略规划。在这些任务中，每一步都依赖于前一步，因此整个过程本质上是顺序性的，并且对之前的错误高度敏感。
在这种情况下，多个主体犯的错误不会像在群体智能中那样相互抵消，而是会不断累积。流程早期的一个错误假设就可能导致后续所有步骤的失败，而且当涉及多个主体时，这些错误会迅速在系统中蔓延。
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协调工作是要付出代价的
任何多智能体系统都需要付出协调成本。智能体必须共享发现、协调目标并整合部分结果。这个过程绝非没有代价。它会消耗代币、时间和认知带宽，并且随着智能体数量的增长，很快就会成为瓶颈。
在计算预算固定的情况下，这种协调成本尤为关键。如果四个智能体共享与一个智能体相同的总预算，那么每个智能体进行深度推理的能力就会降低。系统可能还需要将复杂的思路压缩成简短的摘要以便交流，而在这个过程中，它可能会丢失重要的细节，从而进一步削弱系统的整体性能。
这造成了多样性和一致性之间的权衡。单智能体系统将所有推理过程集中在一个地方，并在整个任务过程中保持内部状态的一致性。多智能体系统提供了多样化的视角，但代价是上下文的碎片化。随着任务变得更加顺序化和状态依赖性增强，这种碎片化就成为一个关键的弱点，其弊端往往会超过多智能体带来的优势。
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当更多Agent积极损害绩效时
近期的对照研究表明，在顺序规划任务中，多智能体系统通常不如单智能体系统。在每个动作都会改变状态并影响未来选项的环境中，智能体之间的协调会中断它们的推理，减慢进度，并增加错误累积的风险。当智能体并行运行且彼此之间没有通信时，这种情况尤为突出。在这种情况下，智能体的错误得不到纠正，当结果合并时，错误只会累积而不是被纠正。
即使是结构化协调的系统也无法避免故障。集中式系统配备专用协调器有助于控制错误，但同时也引入了延迟和瓶颈。协调器成为一个压缩点，将复杂的推理过程简化为概要信息。这往往会导致在长时间的交互式任务中做出比单一、专注的推理循环更错误的决策。这就是多智能体悖论的核心：协作引入了单智能体系统中不存在的新型故障模式。
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为什么有些任务仍然适合多个Agent执行
这个悖论并非意味着多智能体系统毫无用处，而是强调了它们的优势是有条件的。当任务能够被清晰地分解成并行且独立的子任务时，这些系统最为有效。财务分析就是一个例子。在这个任务中，可以使用一个智能体来分析收入趋势，另一个智能体来检查成本，第三个智能体来比较竞争对手。这些子任务在很大程度上是独立的，它们的输出无需精心协调即可合并。在这种情况下，集中协调往往能带来更好的结果。动态网页浏览是另一个多个智能体独立工作的例子。当任务涉及同时探索多条信息路径时，并行探索就显得尤为重要。
关键在于，多智能体系统在任务可以分解成无需紧密协调的独立部分时效果最佳。对于涉及逐步推理或仔细跟踪变化条件的任务，单个专注的智能体通常表现更佳。
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能力天花板效应
另一项重要发现是，更强大的基础模型可以减少协调的需求。随着单个智能体能力的提升，增加智能体数量带来的潜在收益会逐渐减少。超过一定的性能水平后，增加智能体往往会导致收益递减，甚至产生更糟糕的结果。
这是因为协调成本大致保持不变，而收益却在下降。当单个智能体已经能够处理大部分任务时，增加智能体反而会增加干扰而非价值。实际上，这意味着多智能体系统更适用于较弱的模型，而对于前沿模型则效果较差。
这挑战了模型智能会随着智能体数量的增加而自然扩展的假设。在许多情况下，改进核心模型比在其周围添加更多智能体更能带来更好的结果。
07
误差放大是隐藏的风险
近期研究最重要的发现之一是多智能体系统中误差的放大机制。在多步骤任务中，早期的一个错误可能会贯穿整个过程。当多个智能体依赖于共同的假设时，误差传播速度更快，也更难控制。
独立Agent尤其容易受到这个问题的影响。由于缺乏内置验证机制，错误的结论可能会反复出现并相互强化，从而造成一种虚假的自信。集中式系统通过增加验证步骤来降低这种风险，但无法完全消除。
相比之下，单个智能体通常具有一种内在优势。由于所有推理都在单一上下文中进行，因此矛盾更容易被发现和纠正。这种微妙的自我纠正能力非常强大，但在评估多智能体系统时却常常被忽视。
最后
多智能体悖论的关键教训并非避免合作，而是要更有选择性地合作。问题不应该是使用多少智能体，而是合作对于完成任务是否合理。
具有强顺序依赖性的任务通常更适合单个智能体，而具有并行结构的任务则可以从小型、协调良好的团队中获益。工具密集型任务需要精心规划，因为协调本身会消耗原本可以用于执行任务的资源。最重要的是，智能体架构的选择应以可衡量的任务属性为指导，而非凭直觉。在实现有效结果方面，可分解性、容错性和交互深度等因素比团队规模更为重要。
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