为什么AI团队越做越累，Agent系统却越跑越差？

主要观点总结

文章讨论了多智能体系统（MAS）在AI领域的应用，指出尽管各大厂商纷纷推出包含多种Agent的解决方案，试图模拟人类团队协作提升效率，但在实际应用中存在分工不清、沟通失灵、记忆残缺等问题，导致项目落地时体验感极差。文章分析了Agent系统的问题所在，并提出了解决这些问题的可能方向，认为值得探索但现阶段仍存在许多挑战。

关键观点总结

关键观点1: 多智能体系统在AI领域备受关注，但实际应用中存在诸多问题

文章介绍了多智能体系统（MAS）的兴起和实际应用情况，指出尽管备受关注，但在实际应用中存在分工不清、沟通失灵、记忆残缺等问题，导致项目落地效果不佳。

关键观点2: 分工不清、责任混乱是Agent系统普遍存在的问题

文章分析了Agent系统中存在的分工不清、责任混乱问题，指出很多Agent系统号称模仿公司结构，但实际上更像是高智商自由职业者的群聊，没有流程定义和权责绑定。

关键观点3: AI之间的沟通失灵是协作中的一大难题

文章指出，当希望AI之间协作时，发现它们之间的沟通经常脱线，存在理解差异和沟通障碍，导致协作效果不佳。

关键观点4: 记忆残缺和流程断链是Agent系统的另一大问题

文章强调了Agent系统在记忆方面的问题，指出大部分Agent系统还停留在短期对话记忆阶段，对于长点的任务流程，它们会遗忘关键节点。

关键观点5: 文章对多智能体系统的前景持开放态度，认为值得探索但存在挑战

文章认为多智能体系统的失败并不意味着它没有前景，暴露出的每个问题都是下一步需要补上的短板。但现阶段仍存在许多挑战，需要继续探索和解决。

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