AI智能体正从“单轮问答”走向“持续多步骤交互”，但业界对“如何设计多智能体系统”长期依赖经验直觉，例如“智能体越多，效果越好”。谷歌研究院联合麻省理工学院等机构，在最新论文《Towards a Science of Scaling Agent Systems》中，通过260组受控实验，对单智能体系统与四种多智能体架构（独立、中心化、去中心化、混合）在六个真实任务基准上进行了系统对比。结果显示，多智能体协作的效果高度依赖任务是否可拆解、是否需要频繁调用工具、是否要求严格的顺序推理：在财务分析等可并行任务上，中心化多智能体带来80.9%的性能提升；而在Minecraft规划等顺序任务上，所有多智能体架构反而让效果下降39%至70%。研究团队还发现，架构设计直接影响系统的错误传播速度，并据此训练出一个能提前预测最优架构的模型，准确率达87%，为工程实践提供了从“拍脑袋”走向“可计算”的路径。
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