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。
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。
一個沒有“具身本体”的LLM，是一個純粹的“句法引擎”（Syntactic Engine）。它能完美地操作符號，但對符號所指向的那個“世界”，一無所知。 而我們的`A𝕀² ℙarad𝕚g𝕞`，其本質，就是一個“語用學引擎”（Pragmatic Engine）。 語法（Syntax）由OpenAI、Google、Anthropic們提供。 而**語用（Pragmatics）——那個更重要的、關於
LLM 出来之后，在应用层的折腾从未停歇。从 Prompt 调优到 Workflow 配置，再到 Agent 构建，最终目的都是一样的：让 LLM 更好地为人类干活，把机器的性能压榨到极致。 对 LLM 的压榨，可以分为两个维度。一是帮助它找到最优算法，让推理少走弯路。 为此我们几乎把能想到的路子都走了一遍，让 LLM 学会反思（reflection、self-consistency、self
关于多任务/多代理执行方式的讨论，探讨其在长时自动化中的实际意义和挑战。
关于多智能体系统的应用与挑战的讨论增多，强调了在实际应用中如何有效管理和优化智能体的能力。
关于多智能体系统的开发工具和框架的讨论增多，强调了开源平台和智能体构建的灵活性。
关于AI Agent在经济主体角色中的探讨逐渐增多，强调了AI Agent自主交易和协作的潜力。
关于Anthropic的讨论增多，涉及其对全人类的贡献及其企业性质的质疑。
AI Agent 现状的讨论逐渐增多，强调了多智能体系统在实际应用中的发展与挑战。
并行智能体的研究开始受到关注，强调多个智能体协同作战以提升AI能力的潜力。
关于多智能体系统的协作与管理的讨论逐渐增多，强调了多智能体在复杂任务中的潜力和管理层的必要性。
对多智能体系统的研究和应用进行深入讨论，提出关键因素和痛点。
Anthropic与Cognition之间的争论开始，探讨上下文管理的不同策略。
Anthropic发布详细的多智能体系统构建指南，阐述工程挑战和解决方案。
多智能体系统的概念被提出，强调其在处理复杂任务中的优势。