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多智能体系统“三国杀”：Anthropic生态VS单智能体，AI未来谁主沉浮？

2025-06-14
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Anthropic与Cognition就多智能体系统构建展开激辩，前者强调构建多智能体生态以提升复杂任务处理效率，并分享研究系统细节，后者则更关注单个智能体的效率和稳定性。Anthropic近期发布多智能体构建指南，阐述“协调者-执行者”架构，强调代理协调和系统评估，并与OpenAI的系统进行对比研究。多智能体系统通过“协调者-执行者”架构，提升任务性能。Anthropic强调单个智能体的上下文有限，面对无限的信息，压缩比太大就会失真，而Cognition更关注单个Agent的效率。这场关于上下文共享与否的争论和实践探索，反映了AI发展路径的不同选择，对未来AI系统的设计和应用具有重要意义。

事件时间线

2025-06-24
07:58

Claude 最近也出了一个 How we built our multi-agent research system，我们是如何构建多 Agent 研究系统，可以和昨天 OpenAI 那个对比着来阅读，最近继续补补课去。

来源：
2025-06-16
11:39

读完 Anthropic 的多智能体系统文章，有几个点挺触动的，尤其是放回我们平时在做 agent 编排和系统落地的过程中，对应起来很多痛点被他们提前踩过、总结得非常系统。 这套系统看上去是给 Claude 提升复杂研究任务能力，底层其实是三个关键词：带宽、结构、机制。 1️⃣从 token 到带宽：扩容问题其实是系统问题 他们很明确地说，单个 agent 很快就会遇到 token 限制，这

来源：
2025-06-15
21:11

整理了 网站周末一些优质的文章，推荐给大家阅读~ ① 🤖 研究多智能体必读指南： - Anthropic 官方发布权威指南，详解如何通过“协调者-执行者”架构构建多智能体研究系统，将任务性能提升 90%。 - 文章深入剖析了从提示词工程、工具设计到系统评估的全链路实战心法，是多智能体开发者必读的实战手册。 📖 详细： ② 🤖 赛博禅心等联合出品的 AI 行业 5 月大事记： - 一文看

来源：
2025-06-14
22:04

关于多Agent 以及 单Agent之争，大家都是站在自己的角度来描述观点： Anthropic：从大模型角度来说要建立一个多Agent系统的生态，每个Agent做好自己的事情，多Agent才是未来。 Cognition(Devin)：是在做一个具体的Agent，会从如何更好的完成任务，如何更稳定入手，更关注单个Agent的效率。

来源：
13:11

今天很有趣，两家知名的公司各出了一篇文章，争论要不要使用多智能体系统。 Claude 的官方 Anthropic ：如何构建多智能体系统 Devin 的官方 Cognition ：不要构建多智能体系统 这核心的争议点在于：Context 上下文到底应该共享还是分开？ Claude 这边的观点是，搜索信息的本质是压缩，单个智能体的上下文有限，面对无限的信息，压缩比太大就会失真。 这就好比一个老

来源：
11:47

Anthropic 这篇文章值得看看 详细阐述了构建多个智能体来更高效地探索复杂课题所面临的工程挑战，包括代理协调、评估和可靠性。 让 Notebooklm 总结了一下主要内容

来源：
08:41

做 Agent 研究的不要错过今天 Anthropic 发布的关于多智能体系统的文章。 ## 什么是多智能体系统？ 多智能体系统是指由多个AI代理（如LLM）协同工作、并行使用工具来完成复杂任务的系统。 与单智能体相比，多智能体系统能同时探索多个方向，分工明确，提升效率和覆盖面，尤其适合开放性、动态变化的问题。 ## 为什么要用多智能体系统？ 在过去的十万年里，人类个体的智能水平不断提升。

来源：

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