OpenAI和Anthropic帶頭念的經(jīng)可能是歪的

過去一年，“多智能體系統(tǒng)（MAS, Multi-Agent System）”成為 AI 世界最熱門的方向之一。

大量框架和產(chǎn)品開始同時(shí)出現(xiàn)，其中最著名的顯然就是Claude Code和Codex，這步確實(shí)也賺錢，但這路其實(shí)不一定對(duì)！

互聯(lián)網(wǎng)早期是門戶，最終不是啊！

至少我們要知道還有個(gè)完全與此并行的路。

今天我們要說的是除了：“多個(gè) AI Agent 如何協(xié)作完成復(fù)雜任務(wù)”，還有哪條路線存在。

先總結(jié)下大家比較熱衷也比較熟悉的這條路。

直播可以聊一點(diǎn)點(diǎn)這個(gè)話題，但不太想完全說這個(gè)，本來人就不多，我擔(dān)心給播沒了...

第一條路線：HarnessMAS

這是當(dāng)前主流的 MAS 方向。它的本質(zhì)是：“多個(gè) AI 角色協(xié)同完成任務(wù)”。例如：

• 一個(gè) Agent 寫代碼

• 一個(gè) Agent 做測(cè)試

• 一個(gè) Agent 做規(guī)劃

• 一個(gè) Agent 做搜索

• 一個(gè) Agent 做審查

它們彼此配合，形成一條自動(dòng)化工作流。這類系統(tǒng)的核心特點(diǎn)是：

• 共享上下文

• 共享目標(biāo)

• 中心化調(diào)度

• 臨時(shí)角色

• 無長(zhǎng)期身份

• 無持續(xù)利益

• 無真正所有權(quán)

本質(zhì)上，它更像：Workflow Engine（工作流引擎），加上Ontology其實(shí)只不過是把工作流變的靈活和復(fù)雜了，不改變這個(gè)本質(zhì)。

它不是Society（社會(huì)），所以今天大部分 MAS，本質(zhì)就是LLM Orchestration，即一個(gè)大模型，調(diào)度多個(gè)子角色完成復(fù)雜推理。

這里的 Agent，更像：

• 可調(diào)用的函數(shù)

• 帶人格的工具

• 任務(wù)節(jié)點(diǎn)

它們存在的意義是提升單個(gè)任務(wù)的完成效率，因此帶Harness MAS 的關(guān)鍵詞是（每個(gè)都熱過，甚至可能還繞回來）：

• Prompt Engineering

• Context Management

• Task Routing

• Tool Calling

• Planning

• Memory

• Workflow

本質(zhì)上我覺得仍屬于軟件工程問題。所以當(dāng)年擅長(zhǎng)編程的老登們都重獲新生。這些東西要控制好，沒點(diǎn)編程功力，沒有足夠好的抽象能力，其實(shí)很難搞定。

搞不定，大模型就會(huì)像大圣一樣，時(shí)不時(shí)出來就給你一棒子。

第二條路線：Protocol-Native Agent System

但還有另一條路線，這條路線幾乎沒啥人提。我在馬上要出的新書里面寫了一點(diǎn)，不過這條思路其實(shí)以無人公司為前提，沒深度體會(huì)無人公司，容易不好理解。

這條路線的核心，不再是多個(gè) Agent 完成任務(wù)。而是“每個(gè)人擁有自己的 Personal Agent”或者“每個(gè)人擁有自己的專屬的無人公司”。

這是一個(gè)極其巨大的變化。因?yàn)楫?dāng) Agent 真正屬于“個(gè)人”時(shí)，Agent 的性質(zhì)會(huì)發(fā)生根本變化。

它不再是task-scoped （任務(wù)級(jí)實(shí)例），而會(huì)變成identity-scoped （身份級(jí)實(shí)體）。這是模型幫我謅出來的倆詞，我整半天整不出英文是什么。

這里的核心想表達(dá)的其實(shí)是決策主權(quán)，PersonalAgent和無人公司同一般系統(tǒng)最大的差異在于他們需要有某種主權(quán)，否則后面說的本質(zhì)不成立。無人公司和無人系統(tǒng)的區(qū)別也是在現(xiàn)金流上的主權(quán)問題。

也就是說未來的 Personal Agent或者無人公司需要具備下面這些特征：

• 有長(zhǎng)期記憶

• 有持續(xù)身份

• 有偏好

• 有資源

• 有權(quán)限

• 有歷史

• 有關(guān)系網(wǎng)絡(luò)

• 有利益邊界

• 有代表性（代表“你”）

它不再是一次性的 AI Tool。而是持續(xù)存在的擁有某種主權(quán)的代理人格。

從“軟件模塊”變成“數(shù)字社會(huì)”

一旦進(jìn)入 Personal Agent和真正無人公司的 世界，整個(gè)系統(tǒng)哲學(xué)會(huì)徹底改變。因?yàn)锳gent 不再：

• 屬于同一個(gè)模型

• 屬于同一個(gè)公司

• 共享同一個(gè)上下文

• 擁有同一個(gè)目標(biāo)

于是系統(tǒng)之間的協(xié)作，無法再依賴（這個(gè)當(dāng)前熱詞列表可以延展更長(zhǎng)）：

• Prompt

• Workflow

• Shared Context

而只能依賴協(xié)議（Protocol），這意味著：AI 世界的核心，會(huì)從Prompt Engineering 轉(zhuǎn)向Protocol Engineering。也意味著當(dāng)前各種熱詞都沒啥意義了。

為什么協(xié)議會(huì)成為核心？因?yàn)楫?dāng)海量 Agent 獨(dú)立存在時(shí)，它們之間必須解決：

• 身份確認(rèn)

• 權(quán)限邊界

• 信任機(jī)制

• 委托關(guān)系

• 協(xié)商機(jī)制

• 激勵(lì)機(jī)制

• 聲譽(yù)系統(tǒng)

• 價(jià)值交換

• 能力聲明

• 長(zhǎng)期契約

這些需求和現(xiàn)在的面向任務(wù)的多智能體的需求不一樣啊。此時(shí)Agent 之間的交互已經(jīng)不再是API Call 而更像Institutional Interaction （制度性交互）。有主權(quán)，就有權(quán)利和責(zé)任復(fù)雜交織的體系。對(duì)于人類這是契約法律等等，對(duì)于智能體呢？

這就是為什么前面說這會(huì)構(gòu)建完全不一樣的多智能體系統(tǒng)，在這里MAS 的本質(zhì)從分布式軟件系統(tǒng)變成數(shù)字社會(huì)系統(tǒng)。

“協(xié)議即組織”

在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)中協(xié)議的作用是數(shù)據(jù)通信，發(fā)送和接收端約定彼此間說話的格式。例如：

• TCP/IP

• HTTP

• SMTP

它們定義的是數(shù)據(jù)如何傳輸。而區(qū)塊鏈?zhǔn)澜缋铮瑓f(xié)議進(jìn)一步演化為：協(xié)議即狀態(tài)計(jì)算。比如：以太坊的本質(zhì)并不僅僅是消息傳遞，而是全網(wǎng)共同執(zhí)行狀態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)則。這樣一來所有節(jié)點(diǎn)：同樣輸入 → 同樣執(zhí)行 → 同樣狀態(tài)，協(xié)議第一次成為共享狀態(tài)機(jī)。

但到了 Agent Society 階段，協(xié)議還會(huì)繼續(xù)升級(jí)。未來的協(xié)議不僅定義：

• 通信

• 計(jì)算

更定義：

• 協(xié)調(diào)

• 權(quán)限

• 激勵(lì)

• 身份

• 組織關(guān)系

這顯然是全新的權(quán)責(zé)體系，于是協(xié)議會(huì)開始承擔(dān)“組織”的功能。最終演化為：Protocol as Organization（協(xié)議即組織）。

我們來做個(gè)表來對(duì)比前面說的兩種 MAS 的根本差異：

HarnessMAS

Protocol-Native Agent System

中心化 orchestration

去中心化 coordination

共享模型

異構(gòu)模型

臨時(shí) agent

持久 agent

task-based

identity-based

prompt驅(qū)動(dòng)

protocol驅(qū)動(dòng)

workflow

institution

軟件系統(tǒng)

社會(huì)系統(tǒng)

工具協(xié)作

主權(quán)實(shí)體協(xié)作

工程問題

文明問題

“智能”之后

今天很多人認(rèn)為AI 最大的問題是：

• 推理能力

• 模型能力

• 長(zhǎng)上下文

• 多模態(tài)

• Agent 執(zhí)行

這些確實(shí)形成當(dāng)下的挑戰(zhàn)，但我真的相信所有這些很快會(huì)被解決，但真正進(jìn)入 Agent Society 后，最困難的問題可能變成：自治實(shí)體之間如何長(zhǎng)期協(xié)同。

開普勒當(dāng)年因?yàn)槿杀蛔鸱Q為天空立法者，而這里屬于Agent的法律是什么呢？當(dāng)主權(quán)被部分分離，這是無可回避的問題。

因?yàn)槲磥恚?/p>

• Agent 會(huì)擁有不同目標(biāo)

• Agent 會(huì)擁有不同世界模型

• Agent 會(huì)擁有不同利益

• Agent 會(huì)擁有不同記憶

• Agent 會(huì)擁有不同價(jià)值體系

于是未來真正困難的，不是“讓 Agent 會(huì)說話”，而是“讓 Agent 對(duì)世界形成可協(xié)同的解釋”。

這意味著：Ontology、Semantic Protocol，這些曾經(jīng)被互聯(lián)網(wǎng)忽視的領(lǐng)域，會(huì)重新成為核心。現(xiàn)在有點(diǎn)苗頭，Ontology（本體論）這么詭異的詞匯，現(xiàn)在竟然快變成工程大眾詞匯了。實(shí)在是讓人大跌眼鏡的事。

公司可能只是“Agent聯(lián)合

進(jìn)一步推演下去未來的“公司”甚至未必是人類組織。（老看我文章的同學(xué)，大家是不是似曾相識(shí)，無人公司的高端局出現(xiàn)了）而可能是大量 Personal Agent 的協(xié)議聯(lián)盟。

例如：

• 你的 Agent

• 我的 Agent

• AI CFO

• AI Lawyer

• AI Sales

• AI Factory

通過協(xié)議動(dòng)態(tài)組成組織。組織不再是固定結(jié)構(gòu)，而是可實(shí)時(shí)重組的 Agent聯(lián)合。

因此未來很多系統(tǒng)，可能不再是軟件在運(yùn)行，而是正在變成：組織在計(jì)算，而這也許才是真正的：智能原生文明。

最后我用一張AI畫的圖來總結(jié)下全篇的內(nèi)容：

(總結(jié)的屬實(shí)比banana好）