关键人物/组织

驱动的通用agent

Agent

入口

构建多 Agent 研究系统

主张构建

入口

反对多智能体

管理层

被收购

AI路走的很稳,发布 "Personal Vector",多智能体系统,开发 Agent,进入AI增长飞轮

创始人

#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体

2025-06-14

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#Anthropic

#Cognition

#多智能体系统

#上下文共享

#AI发展路径

Anthropic与Cognition就多智能体系统构建展开激辩，核心争议在于上下文共享与否。Anthropic强调构建多智能体生态，提升复杂任务处理效率，近期发布多智能体构建指南，阐述“协调者-执行者”架构，并通过代理协调和系统评估提升任务性能，认为单个智能体的上下文有限，压缩比太大就会失真。Cognition则更关注单个Agent的效率和稳定性。Anthropic还发布了关于多智能体系统的文章，详细阐述构建多个智能体所面临的工程挑战，并强调带宽、结构、机制的重要性。这场争论反映了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。

AI 智能分析

基于多源数据的智能分析与洞察

多智能体系统的研究正处于快速发展的阶段，尤其是在AI领域中，如何有效地利用多个智能体协同工作以解决复杂问题成为了一个重要的研究方向。Anthropic与Cognition之间的争论反映了这一领域的不同观点：Anthropic支持共享上下文以提高信息处理效率，而Cognition则主张分开上下文以增强单个智能体的稳定性和效率。这种争论不仅关乎技术实现，也涉及到对AI未来发展的不同愿景。多智能体系统的有效性和可行性将直接影响到AI在各个行业的应用，可能会引发新的技术标准和行业规范的形成。

事件发展趋势

• 多智能体系统的研究将继续深入，更多公司可能会加入这一领域的探索。
• 关于上下文共享与分开的争论将推动相关技术的迭代与创新。
• 行业标准和最佳实践将逐步形成，促进多智能体系统的应用。
• 可能会出现更多的跨行业合作，以解决复杂的多智能体系统应用问题。

关键洞察

• 多智能体系统可以显著提高任务执行的效率，尤其是在处理复杂和动态问题时。
• 上下文的管理方式（共享或分开）对多智能体系统的性能有直接影响。
• 系统的带宽、结构和机制是构建高效多智能体系统的关键因素。
• 不同公司在多智能体系统的研究中持有不同的战略和技术路线，这将影响市场竞争格局。

政策建议

• 鼓励行业内的合作与交流，共同制定多智能体系统的技术标准和最佳实践。
• 支持多样化的研究方向，既包括上下文共享的多智能体系统，也包括单智能体的深度优化。
• 加强对多智能体系统的伦理和安全性研究，以确保技术的可持续发展。
• 推动教育和培训项目，提升从业人员在多智能体系统设计与实施方面的能力。

AI 分析基于公开数据，仅供参考，不构成任何建议

事件时间线

2025-08-15

10:18

有个贴子问为什么只有 AI 员工，为什么没有 AI 老板。你这个想法其实已经在 AI 圈子里有了一个比较形象的说法——叫 AI Orchestrator（AI 协调者）或者 AI Manager，有时也被称为 Meta-Agent（元代理）。现在大多数 AI 或 Agent 都是“执行工”——给它任务，它照做。但很少有专门的 AI “管理层”——不直接干活，而是负责分解目标、分配任务

来源：

Mr Panda

2025-08-08

23:13

严谨一点来说应该是 StoryBook 自己是一个 Agent，它有 20 多个 Tools。Agent 的特点就是能自主的调用工具收集上下文完成任务，而工具是用来和环境交互辅助完成任务的。以后这应该也是趋势，ChatGPT、Gemini 这样的地方是入口，里面有一堆 Agents，你访问某个特定的功能，会唤起某一个或者某几个 Agent 协作完成任务。

来源：

16:05

把 agent 类比为人类，人类在沟通协作中遇到的问题，在 agent 中一样会遇到。

来源：

SleepyZone

2025-08-07

12:06

LLM驱动的agent，要是GPT-5遥遥领先，那基于GPT-5的通用agent又要卷死一波agent应用产品？

来源：

$𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞$

2025-08-04

12:42

如果把生物智能演化看成是自由能驱动的生物分子复制子结构的复杂系统演化，生成式AI基于next token prediction的信息复制子的演化，是人类生物智能结构演化脱离了生物基础的延续；注意力机制在LLM中拟态了自然语言中的社会心智开放性，以及形式语言中的规则逻辑确定性，都是源于人类智能的生存适应性在语言中的体现。 vibe coding消弭了自然语言与形式语言的裂隙，加速了数字智能的结

来源：

$𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞$

2025-08-02

17:39

如果Anthropic有流通股，我会毫不犹豫的大量买入它绝对是一家已经跨越了生产效能拐点，进入了AI增长飞轮的公司

来源：

Yangyi

13:30

anthropic的AI路走的很稳很坚决，虽然嘴上很夸大其词。

来源：

$𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞$

10:48

Anthropic 正式发布 "Personal Vector" ，可以用于控制模型的人格🤫 下次的 Claude 模型会不会更加懂你的喜好和迎合你的对话🤔 论文详情 👉

来源：

Tom Huang

2025-07-27

10:22

这篇文章其实在脑子里酝酿相当长一段时间。因为记忆碎片完美地把llm agent给具像化，不再更新的世界知识，有限的上下文窗口，如何构建外部记忆系统，以及来自信息的投毒，这几乎就是agent入门的完美教程。

来源：

yan5xu

2025-07-14

22:15

Agent 的架构和 Claude Code 的原理，Anthropic 去年发的那篇《Building effective agents》就讲的很清楚了，上个月的那篇《How we built our multi-agent research system》把 Deep Research 的原理也讲清楚了。 Agent 的底层原理就是模型在收到任务请求后，去调用不同的工具收集上下文信息，必要

来源：

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：

Tw93

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：

凡人小北

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：

ginobefun

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：

Leo Xiang

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：

orange.ai

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：

歸藏(guizang.ai)

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：

orange.ai

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