在智能体开发领域，多智能体架构因其潜在的并行能力而备受关注，但Cognition团队（Devin与Windsurf的幕后公司）近期提出了一项核心洞见：并非所有任务都适合构建多智能体系统。其核心建议是：凡是不满足「共享上下文」和「避免隐含决策冲突」的多智能体架构，在多数生产场景下都应被排除，优先考虑单线程线性智能体或严格受控的少数子任务智能体。
为什么需要架构原则？
回顾历史，React的流行不仅仅是因为它提供了构建UI的脚手架，更因为它引入了一种响应式与组件化的开发哲学，这如今已成为前端开发的标准心智模型。
当前，在构建AI智能体的领域，我们仿佛处于早期的Web开发阶段，尚缺乏公认的最佳实践。尽管OpenAI的Swarm、微软的AutoGen等库在积极推广多智能体范式，但在构建需要高可靠性的生产级应用时，盲目采用多智能体可能会引入根本性的脆弱性。
构建可靠智能体的核心：上下文工程
智能体的长期可靠运行，关键在于控制错误累积，这本质上是一个“上下文工程”问题。它超越了静态的提示工程，要求系统能在动态运行中自动维护并传递完整的任务上下文。
考虑一个典型的多智能体架构：
- 主智能体将任务分解。
- 启动多个子智能体并行处理子任务。
- 最终合并结果。
这种架构看似高效，却存在关键脆弱点：上下文割裂与隐含决策冲突。
示例：构建Flappy Bird克隆版
- 子任务A：构建移动的背景与管道。
- 子任务B：构建可上下移动的小鸟。
若子智能体A与B未共享完整上下文，它们可能基于各自内置的知识做出未言明的“隐含决策”。结果可能是：A做出了超级马里奥风格的背景，B做出了像愤怒的小鸟一样的角色，两者在视觉风格和交互逻辑上完全冲突，导致最终合成失败。
原则一：共享完整上下文与轨迹
仅传递原始任务描述不够，必须共享完整的智能体操作历史（轨迹），确保每个决策单元都能了解全局进展。
原则二：避免隐含决策冲突
当智能体基于未同步的假设采取行动时，其“隐含决策”会产生矛盾，从而导致系统输出不一致或完全错误。解决之道是确保所有相关决策在统一的上下文中被显式或隐式地协调。
违背这两条原则的架构应默认不予采用。遵循它们的最简单方式是使用单线程线性智能体，其上下文完全连续，决策连贯。
应对长上下文挑战
单线程智能体面临上下文窗口限制。一种进阶方案是引入一个专门的“上下文压缩”模块（可以是一个微调的小型LLM），它将冗长的操作历史提炼为关键决策和事件，从而在保留核心信息的前提下扩展有效上下文长度。
现实世界案例与应用
Claude Code的子智能体：它生成子任务，但子智能体通常仅用于回答明确的问题，而非编写代码。子智能体不与主智能体并行工作，且不保留可能导致决策冲突的完整编码上下文。这种设计有意简化，以保障可靠性。
编辑应用模型的演进：早期，系统常采用“大模型生成指令 -> 小模型重写文件”的两阶段模式，但小模型极易误解细微的指令差异。如今，趋势是让单个模型在一次调用中完成“决策并应用编辑”，以减少上下文传递中的歧义。
多智能体协作的现状：虽然让智能体像人类一样讨论并解决冲突是理想方向，但当前技术下，分散的决策和不足的上下文共享会导致系统极其脆弱。要实现稳定高效的多智能体协作，必须先解决跨智能体的深度上下文传递与对齐难题。
总结
对于智能体构建者而言，设计的黄金法则是：确保智能体的每一个操作，都尽可能受到系统所有相关决策上下文的指导。在上下文窗口与工程复杂度的现实权衡下，应优先选择能最大程度满足“共享上下文”和“决策统一”的架构。当前，这通常意味着从强化的单智能体系统起步，而非盲目追求并行的多智能体。随着基础模型能力的演进和对齐技术的进步，更复杂、可靠的协作范式将会自然涌现。 | 
发表于 3 天前
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