今年开始,多智能体系统(MAS)在AI领域备受关注,各大厂商纷纷推出包含多种Agent(如CEO Agent、程序员Agent等)的解决方案,试图通过模拟人类团队协作来提升效率。然而,实际应用中却发现,这些Agent系统往往存在分工不清、沟通失灵、记忆残缺等问题,导致项目落地时体验感极差,甚至比人类团队协作还混乱。
最近几年,AI圈刮起了一阵“多智能体系统”(Multi-Agent System,简称MAS)的飓风,仿佛谁要是不搞点Agent互相扯着玩,就跟不上技术潮流似的。
每个大模型厂商都在往里面塞人:CEO Agent、CTO Agent、程序员 Agent、测试 Agent……开会、写代码、交付产品,一气呵成,宣传视频堪比硅谷创业纪录片。
可真到项目落地那一刻,画风突变:本以为自己在构建一个智能的数字组织,结果像是在给一群“自带人格”的角色扔了份糊涂需求书。对话混乱、职责不清、流程重叠、结果瞎编……总之,体验感很差。
所以这次,我想聊聊:为啥大家一股脑涌向多Agent系统,结果却普遍扑街?问题到底出在哪儿?能不能修好?值得搞吗?
很多Agent系统号称模仿公司结构:设定角色、指派任务、让他们“自主讨论”。听起来合理,做出来像极了一场不知谁负责的群聊。
比如我测试过的一个开源项目里,CEO Agent和CTO Agent对同一份需求理解截然不同,一个想改产品定位,一个开始写代码。
产品经理 Agent直接跳过需求评审,UI 和前端设计压根没同步,结果生成的“产品”逻辑崩、风格裂、功能错。最后还得我一个个查对话记录当项目复盘员。
你以为设了个Title,AI就能照着角色干事?
不好意思,它们不懂“公司政治”那一套。没有流程定义,没有权责绑定,没有状态控制,Agent们更像是一群高智商自由职业者,你说的每句话它们都觉得可以“再理解一下”。
现实工作中,我们起码还知道“谁拍板、谁干活、谁兜底”。Agent系统可不管这些,能跑任务的就跑,不能跑的也来掺和一句,谁也不管结果。
当我们说“多智能体协作”,我们其实是希望AI们能像高效的项目组那样互相理解和补位。
但实际使用中发现,AI之间的沟通经常脱线:同一个词,不同Agent理解成完全不一样的意思;传个文档,没人校验格式一致;对流程的假设,从第一步开始就错了方向。
比如一个Agent刚说“这个功能太复杂了,我们拆成三个子模块”,另一个Agent马上开始写“集成测试”,全然不顾这三个模块压根没定义完。
这种“对话式幻觉”常常让人怀疑:它们真的是在“合作”,还是在“平行单机”?
我还发现一个尴尬点:AI太容易自信满满地产出“看似对的内容”,哪怕根本没理解任务目标。你和它说“整理会议纪要”,它会抄录发言内容、加点总结语气词,拼凑出一份“AI风味强烈”的报告——看着格式对了,其实啥也没记对。
一句话总结:Agent之间并非不聪明,而是“不在同一个频道”。
最大的问题,出现在“记忆”上。
大部分Agent系统还停留在“短期对话记忆”阶段,稍微长点的任务流程,它们就开始遗忘关键节点。
你刚给开发Agent分了任务,它一转头忘了产品说了啥;你指望运营Agent参考历史数据,它连数据在哪都想不起来。更别说流程中的版本控制、状态回溯、进度协调——这些在人类协作中靠经验和习惯维持的东西,AI根本没机制处理。
一个我测试过的系统里,文档Agent和审校Agent分工明确,流程也“看似合理”。结果输出文档三版风格不一致,审校Agent根本没意识到改的是旧版本,还顺手把改错的内容发出去了,笑不出来。
在政务系统中,信息遗失、上下游脱节常常是事故诱因。Agent系统照这样下去,别说提效,很可能反而引爆风险。
所以,值不值得继续搞Agent系统?
我的观点是:值得探索,但别幻想它“能立即替代团队”。
多Agent系统的失败,并不意味着它没有前景。它暴露出的每个问题——分工机制、沟通协议、记忆能力——恰恰提示我们,下一步该补哪块短板。如果未来能通过流程引擎、共享知识库、角色状态机等方式解决这些问题,它依然可能成为AI协作的重要路径。
但请注意:现在别用它跑核心任务,也别指望它替你搭建完整业务链。
它还只是一个“概念产品”。帅是真帅,实用是真不稳。
多Agent系统失败的根源,不在技术力不够,而在“工程逻辑没补上”。
协作,本身就是最复杂的工程挑战之一。从来都不是“多个聪明人凑一起”就能解决的事,更别提AI了。
所以,下次再看到一个Agent协同的Demo别太激动,先想想这几件事:
如果这些问题你都没法回答,那很可能不是系统“太笨”,而是你误把“AI群聊”当成了“AI组织”。
希望带给你一些启发,加油!
作者:柳星聊产品,公众号:柳星聊产品
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