Google DeepMind最新研究揭示:多智能体系统并非“越多越好”。盲目堆砌Agent数量不仅浪费算力,还可能损害性能。真正有效的关键在于“架构与任务匹配”:3–4个Agent是当前技术的黄金上限;单Agent准确率超45%时,组团反成负收益;工具密集或顺序依赖型任务尤其不适合多Agent。高效Agent系统应遵循三条铁律——控制工具复杂度、避免强基线下的冗余协作、设计验证瓶颈防错放大。少即是多,精准匹配胜过规模堆砌。
Google DeepMind最新研究揭示:多智能体系统并非“越多越好”。盲目堆砌Agent数量不仅浪费算力,还可能损害性能。真正有效的关键在于“架构与任务匹配”:3–4个Agent是当前技术的黄金上限;单Agent准确率超45%时,组团反成负收益;工具密集或顺序依赖型任务尤其不适合多Agent。高效Agent系统应遵循三条铁律——控制工具复杂度、避免强基线下的冗余协作、设计验证瓶颈防错放大。少即是多,精准匹配胜过规模堆砌。