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jolestar (@jolestar) “第一种方案其实在用消息提示和 session 窗口模拟多 Agent,说明多 Agent 的需求是有的” — TopicDigg
jolestar
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jolestar
@jolestar
2026.05.02 00:20
第一种方案其实在用消息提示和 session 窗口模拟多 Agent,说明多 Agent 的需求是有的
九原客
@9hills
2026.05.01 22:40
关于最近尝试slock、multica等多Agent有感: One agent 还是 multi-agent? 本质区别就一个:每个智能体是否拥有独立的系统提示词、记忆和技能集。 两种范式: 1. **One agent**:所有智能体共享同一套系统提示词、技能集和 memory。切换角色靠 prompt 驱动——"你是一个前端开发工程师"、"你是一个 QA"——让它自己加载对应的技能去完成任务。 2. **Multi-agent**:真正把智能体拆开,彼此信息不共享,共同知识靠项目文档来维护。 哪个更好?我觉得短时间内 one agent 更实用,multi-agent 暂时没看到什么亮眼的结果。 后者唯一说得通的好处是:你可以维护一个跨代码库工作的 code review 机器人——它天然适合做一个独立 agent,能在不同项目间积累经验。但如果反过来,为了某个项目就拆出一堆 agent,这合理吗?一个公司会为每个项目单独配一个 QA、单独配一个研发吗? 所以按项目拆 multi-agent 是有问题的。真要搞多 agent,它应该是一个**后端 agent**:服务多个项目,在多个项目间共同积累经验,而不是每个项目都复制一套 agent 出来。
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