原文摘要

搭建一个多智能体系统并不难，但要做得好其实很难。

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进一步信息揣测

• 多智能体系统的隐性成本：搭建基础框架虽简单，但优化性能、处理复杂任务协同和避免系统内耗需要大量隐性投入（如调试时间、资源分配算法优化），这些成本往往被低估。
• Agent Scaling Law的争议内幕：行业内部对Agent是否遵循类似大模型的Scaling Law存在分歧，部分团队发现增加参数和数据后性能提升有限，暗示底层技术可能存在未知瓶颈。
• 通用Agent的工程陷阱：私下交流中，资深开发者透露“通用Agent”常因过度追求泛化性导致实际落地效果差，垂直领域定制化Agent反而更易商业化，但此结论未被公开讨论以避免打击市场热情。
• 工具链的隐藏门槛：Agent调用外部工具（如API、数据库）时，权限管理、延迟优化和错误处理等细节问题消耗大量开发时间，相关经验通常需付费课程或企业内训才能系统获取。
• 自我修复功能的局限性：尽管宣传中强调Agent能自动Debug，但实际场景中复杂错误的修复仍依赖预设规则库，且递归修复可能引发雪崩式故障，该风险在公开案例中鲜少提及。
• 行业资源倾斜的潜规则：头部公司通过非公开数据集和算力补贴快速迭代Agent能力，而中小团队因资源限制难以复现论文成果，形成技术鸿沟。
• 商业化落地的“伪需求”现象：部分Agent项目为融资夸大应用场景，实际客户需求集中于特定高频任务（如客服、报表生成），与宣传的“全能助手”差异显著。