AI Agent的发展经历了从单Agent到多智能体协作，再到Puppeteer架构的三次关键迭代，每一次迭代都在解决上一代的痛点，逐步走向自我进化。

在 AI Agent 的发展历程中，我们一直在试图解决一个核心问题：如何让 AI 稳定、高效地完成复杂任务？

为了回答这个问题，Agent 架构经历了几次关键的迭代。每一次迭代，本质上都是为了解决上一代的痛点。现在，站在 2025 年的尾巴上，让我们回望这条进化之路，看看我们是如何从“手写规则”走向“自我进化”的。

第一阶段：单 Agent

这是 Agent 概念刚爆发时的形态。那时，我们试图把所有的希望都寄托在一个 LLM 身上。我们给它挂载了一堆工具（Tools），让它自己去规划、去执行。

在这一阶段，一次任务所有的 Context（上下文）、Memory（记忆）、Reasoning（推理） 和 Tool Execution（工具执行） 都发生在一个巨大的推理循环（Loop）里。

因此，它的局限性非常明显：

1. 上下文遗忘： 随着任务步骤变长，上下文窗口迅速被填满，模型开始“遗忘”最初的目标。
2. 注意力分散： 让同一个模型既负责写代码，又负责写文案，还负责查资料，模型的注意力机制难以在长序列中保持聚焦，导致幻觉频发。
3. 容错率低： 一步错，步步错。中间任何一个环节卡住，整个任务链条直接断裂。

这就像是一个“苦逼的自由职业者”。他一个人就是一家公司，既要跑业务，又要写代码，还要管财务，最后还得自己倒垃圾。虽然他很全能，但一旦活儿多了，他不仅会累死，还容易精神错乱。

第二阶段：多智能体协作

为了解决单体架构“脑容量不够”和“容易乱”的问题，我们引入了 Orchestrator-Worker（调度员-执行者） 架构。

这套架构的核心思想是分工。我们设立一个“主智能体”（Orchestrator）作为调度中心，负责任务分解、资源协调和结果整合；然后按场景维度拆分出多个“子智能体”（Workers）来做具体的执行。目前商业化落地比较成功的 Agent，比如 Cursor、Claude Code 等，底层逻辑多是基于这套架构。

虽然分工明确了，但它依然依赖于显式的规则。每次解决问题，主智能体都需要重新分析用户需求，重新规划路径。结果就是大量 Token 消耗在重复的规划上以及一旦遇到手册里没写的突发情况，他就死机了。

这就像是一个“照本宣科的项目经理”。想象一下，你有一个项目经理，他非常守规矩，但不懂变通。哪怕是“给客户发个周报”这种重复了无数次的任务，他每次都要把你拉进会议室，一本正经地打开《员工手册》，重新画一遍甘特图，重新分配一遍任务：“小王你去打开文档，小李你去打字，小张你去点发送”。

第三阶段：Puppeteer 架构

这是 2025 年出现的新范式，代表性研究是《Multi-Agent Collaboration via Evolving Orchestration》（arXiv:2505.19591）。它提出的 Puppeteer（提线木偶）架构，旨在让 Agent 学会“自我进化”。标志着 Agent 开发从 Prompt Engineering（提示词工程） 转向了 Data-Driven Policy（数据驱动策略）

Puppeteer 架构不再依赖人类预设的静态工作流（Static Workflow），而是引入了一个基于学习的策略网络（Learning-Based Policy）。

• 隐式直觉：它不再需要你告诉它“第一步做A，第二步做B”，而是通过离线强化学习（Offline RL），利用大量的 Trajectory Data（轨迹数据） 进行训练。
• 动态编排：模型学习的是一个价值函数（Value Function）——在当前状态下，调用哪个 Agent、使用哪种拓扑结构（串行、并行还是环形）能获得最大的 Reward（奖励）。
• 结构剪枝：在训练过程中，它会自动发现：“哦，原来处理这类任务，只需要 Agent A 和 Agent B 配合就够了，Agent C 是多余的。” 从而自动进化出最精简、高效的协作路径。

这就像那个死板的项目经理终于熬成了“行业老炮儿”。他现在办事已经不看《员工手册》了，遇到突发状况，他不需要你告诉他怎么做。他脑子里闪过的是过去十年几千次项目的成败经验。比如看到程序员卡住了，他凭直觉就知道这次不能硬催，得先找个技术大牛来救火。这种“只可意会不可言传”的决策能力，就是通过学习得来的。

三代架构大比拼

总结

回顾这短短几年的进化史，我们可以清晰地看到一条主线：

• 1.0 时代：我们试图让一个 AI 像人一样“全能”，结果发现它容易累死（幻觉）。
• 2.0 时代：我们试图用规则教 AI “守规矩”，结果发现它太死板，且不仅费钱还费时。
• 3.0 时代：我们开始通过数据训练 AI 的“直觉”，让它真正成为能应对不确定性的专家。

未来的 Agent 开发，竞争壁垒将不再是比拼谁的 Prompt 写得更花哨，而是比拼谁手里拥有更多高质量的“成功经验数据”（Trajectories）。

因为在 AI 的世界里，经验（Data）即直觉，直觉即智能。