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做的网站没流量吗,网站空间换了 使用原有域名,价格网,宁波seo外包腾讯科技论文解读专栏#xff0c;在代码与商业的交汇处#xff0c;寻找AI的确定性。 2025年#xff0c;被资本市场定义为「Agent 元年」。 Manus、Lovart、Fellou 等多 Agent 应用吸引了相当多的眼球#xff0c;它们自动化程度高#xff0c;泛化能力强。肖弘的一句 “More…腾讯科技论文解读专栏在代码与商业的交汇处寻找AI的确定性。2025年被资本市场定义为「Agent 元年」。Manus、Lovart、Fellou 等多 Agent 应用吸引了相当多的眼球它们自动化程度高泛化能力强。肖弘的一句 “More Intelligence, Less Structure”更多智能更少结构更是深入人心。这些明星公司大多采用了多 Agent 联合架构完成任务涉及多次工具调用等待时间往往较长。在它们的引导下目前 Agent 业界似乎形成了两条铁律第一单个 Agent 能力有限多 Agent 协作就能解决复杂问题第二预算不够就多给点 Token 和工具调用次数性能自然会提升。然而UC Berkeley 在 12 月发布的一份调研报告《Measuring Agents in Production》向我们展示了一个与明星公司叙事截然相反的平行宇宙。Berkeley 团队深入调研了 306 位一线从业者和 20 个深度案例包括 Intesa Sanpaolo 这样的大银行。为了防止偏差论文特意过滤掉了那些还在画大饼或处于 Demo 阶段的项目只研究已经部署上线且正在产生真实价值的系统。结果显示生产环境的真实数据比实验室要保守得多甚至可以说全是“胆小鬼”。68% 的生产级 Agent其执行步骤被严格限制在 10 步以内。允许数十步的仅有 16.7%无限制的仅 6.7%。为了简化工具使用并降低风险企业不敢让 Agent 直接调用底层的生产环境 API。团队通常会在 Agent 和真实环境之间构建一个抽象层Wrapper APIs。比如底层需要调 3 个接口才能查一个用户工程师会封装成一个大接口给 Agent。一步替代三步。80% 的深度访谈案例使用了「结构化控制流」。这意味着任务流程图是人画好的AI 只是在既定的格子里填空。论文数据显示12% 的已部署系统 Prompt 长度超过 10,000 Tokens。所有的 Agent 都在写得非常死、动不动就有上万字 System Prompt 的 Pipeline 中运行。目前的成功案例本质上是一个「拥有阅读理解能力的、不知疲倦的实习生」被塞进了一个严格的 SOP 流程里干活。相比于写死的 SaaS它能理解模糊意图有一定的灵活性但也就到此为止了。为什么现实如此骨感11月和12月DeepMind 连发两篇论文为 Berkeley 报告中的惨状提供了一份完美的病理剖析。因为它们直接证伪了 Agent 社区的两个核心假设。他们用实验和数据证明了现在期待模型自我涌现的魔法时代还没到来。我们仍然停留在依赖硬编码、强管控和流水线作业的工程时代。01巴别塔的倒塌More Agents ≠ Better PerformanceDeepMind的第一篇论文用180个受控实验配置打破了「多Agent必然更强」的神话。过去一年架构师们幻想着既然一个模型不够聪明那我就搞一堆模型。让 GPT-5 扮演产品经理Claude 小队扮演程序员Gemini 小队负责测试像开公司一样组建一个虚拟团队十好几个博士级AI轮流伺候我啥问题解决不了但DeepMind 的论文《Towards a Science of Scaling Agent Systems》证明了这不过是幻想。他们构建了可能是Agent历史上最大规模的实验。实验测试了五种主流的Agent架构包括● 单Agent系统SAS即一个Agent完成所有任务比如ReAct架构● 独立多Agent架构就是一堆Agent一起并行做同一个工作后续汇总中间无交流一般是为了消除幻觉● 去中心化多Agent架构智能体之间利用A2A之类的协议点对点辩论商量最后总结一个结果● 中心化Agent架构有一个指挥官Agent负责任务分发和结果验证 ● 混合式Agent架构一般是中心化去中心化的混合底下任务执行的Agent交流同时也有上司下任务测试的模型选用了OpenAI、Google、Anthropic这三个顶尖公司的当红产品。最后用四个Agent常用基准测试来测试不同组合的效果。包括金融分析Finance-Agent、网页浏览BrowseComp-Plus、游戏规划PlanCraft、工作流Workbench。这些不同因素组成了超过180种组合。通过这种科学的大规模比对他们发现了一些Agent设计的基础规律。1. 工具-协作权衡在开放且复杂的任务中单纯增加 Agent 数量只会让系统“降智”。在类似 Minecraft 的 PlanCraft 环境中引入多智能体协作不仅没有提升性能反而导致性能大幅倒退。例如 Anthropic 的模型在引入协作后性能暴跌了 35.0%。原因在于「协调税」。每个 Agent 都要理解接口、维护上下文、处理结果。当工具数量超过阈值传递信息的成本就超过了并行处理的收益。Token 都花在看说明书和开会上了没时间干活。2. 能力饱和效应当单 Agent 准确率超过 45% 时引入多智能体协作往往带来收益递减甚至负收益。这背后的逻辑很简单112 这种题目一个 Agent 就能做对三个 Agent 商量一天也不会有什么不同。3. 错误放大拓扑这点可能是之所以能力饱和后多Agent不光花费高而且效果还可能变差的关键。直觉上我们认为比如3个Agent投票决定答案应该能纠错并降低错误率。但根据论文的研究在独立多Agent架构下错误更容易被放大。论文用错误放大因子来量化这个现象。在独立多Agent架构下这个因子是17.2意味着如果单Agent错误率是5%独立多Agent系统的错误率可能达到86%5% × 17.2。这背后逻辑其实也很简单。因为没有交叉验证机制。每个Agent基于自己的推理路径得出结论错误会在各自的上下文里自我强化投票只是把三个错误答案拼在一起。这就是「巴别塔效应」。三个臭皮匠确实凑不出诸葛亮。依据这三条观察DeepMind 最终给出了一个混合效应模型。翻译过来公式大约是这样最终效果 (单体智力 人多力量大) - (人多的混乱程度 沟通的噪音 工具的认知负担)如果后面三项的减损大于Agent多带来的增益多智能体就会失效。在论文中这一公式可以根据任务属性如工具数量、可分解性和模型能力以 87% 的准确率预测出哪种 Agent 架构对当前任务是最优的。而在不同复杂度的任务中不同的多智能体架构表现相差甚远。比如上面说的PlanCraft全军覆没。在网络检索下优势并不明显还会被放大错误。而在一般办公工作中只有去中心化模式稍微强一点其他的Agent架构都不如单Agent。但值得注意的是唯独在金融分析这种任务中多智能体带来了整体性的提升尤其是中心式Agent架构足足能提升81%的效果。**这是因为金融分析任务的边界极度清晰且SOP极度明确。**比如一个分析任务可以被拆解为读取财报 - 提取数据 - 计算比率 - 生成总结。这样每个Agent只需要在既定的框架内填空不需要进行复杂的创造性规划。这时候中心化多智能体就变得非常好用了。这说明目前的即使是最强的LLM也还没有涌现出自组织分工的能力 。它们只能做易并行的分治如金融分析或者基于共识的容错如多路搜索。而对于有协调者的中心化架构而言它的智商上限就是指挥官的上下文处理能力。如果不进行人为的、硬编码的工具分层即把工具分组让不同的指挥官只看一组单个指挥官也无法处理复杂工具库来下达合适的指令和任务拆分。在这样的一种情况下要想做多Agent系统希望的初衷即复杂的长链条任务。人为编排的任务拆分SOP依然是目前的必经之路。指望扔一堆 Agent 进去让它们自己进化出分层结构至少在目前这篇论文中被证明是行不通的。这也是最近Anthropic推出Skills的意义即简化模型对工具使用上下文处理的困难度让它能更好的执行任务拆分、检验的工作。02推理的局限More Budget ≠ Effective Scaling既然「拼人数」行不通那我们「拼耐心」行不行OpenAI o1 发布后Test-time Compute推理时计算 成为显学。大家笃信只要给 Agent 更多的时间思考让它反复搜索、推演总能找到路吧其实已经有很多篇论文对此做出了证伪。但11月份DeepMind 的另一篇论文*《Budget-Aware Tool-Use Enables Effective Agent Scaling》*把这个证伪更聚焦在了Agent上。在这篇论文里研究人员发现如果你单纯给 Agent 增加工具调用的预算Tool-call Budget比如允许它搜索网页从 10 次增加到 100 次它的性能并不会线性增长而是迅速撞上一道性能天花板。比如标准ReAct Agent在预算翻倍的情况下准确率只提升0.2个百分点。因为当预算100时模型平均只用了14.24次搜索和1.36次浏览剩下85%的预算根本没碰。这说明 Agent 根本不知道自己不知道更不知道自己还有多少预算可用。当模型在一个错误的路径上比如搜索一个不存在的论文标题钻牛角尖时它没有机会成本的概念。哪怕你给它无限的算力它也只是在错误的坑里挖得更深。而且模型往往会因为上下文过长而导致注意力涣散性能甚至会下降。搜个十几次它就迷失在自己产生的海量无效搜索结果中了。为了解决这个问题DeepMind 提出了 BATSBudget-Aware Test-time Scaling预算感知测试时缩放。它核心是两个模块预算感知规划和预算感知验证。规划模块维护一个树状checklist每个节点代表一个子任务标注状态待完成、已完成、失败、部分完成和资源消耗。Agent不是一次性列出所有步骤而是动态更新新信息可能创建新分支、解决待定步骤、废弃无效路径。预算充足时扩大探索广度预算紧张时深挖验证深度。二验证模块则是用来判断现在的路通不通的。在每次Agent提出答案后验证模块会做逐条约束检查哪些满足了、哪些矛盾了、哪些无法验证。基于检查结果和剩余预算它会指示智能体去深挖当前路径或者别撞南墙了得转向新方向。这套系统效果更好BATS在BrowseComp上达到24.6%准确率比标准ReAct的12.6%提升95%。在BrowseComp-ZH上达到46.0%比31.5%提升46%。成本上在相同准确率下BATS的统一成本Token消耗工具调用还是可以比并行投票方案低40%以上。这篇论文很好的证明了。光想不行得不撞南墙得能及时止损。03真正走向Agent爆发我们还需要什么为什么「更多 Agent」和「更多预算」都失效了DeepMind 的公式其实已经指明了出路当下的失败是因为沟通噪音和认知负担这些负分项压垮了人多力量大的正分项。 这些负分项的本质都是无效的上下文消耗。因为这些上下文消耗让模型没有办法有效的调动起其有效分工高效干预的能力。要让多 Agent 系统真正爆发我们不需再堆砌模型数量而是要通过技术手段给上下文减负。从论文中我们至少看到了三个必经方向**第一是有效工具管理。**它可以大幅地减少工具的认知负担。比如Anthropic的Skills机制展示了方向。让Agent像人一样积累可复用的能力模块而不是每次从零开始。当工具变成可组合的技能库工具的增长不再线性拉高协调成本多Agent架构自然会表现得更好。**第二内建的自我验证能力。**BATS的验证模块为什么有效因为它把验证形式化了。它可以提取问题中的探索约束和验证约束逐条对照当前答案和推理轨迹明确标注已满足“矛盾”“无法验证”。这不是模型自发学会的是通过prompt engineering强制要求的。减少错误积累既可以减少上下文中的垃圾。**第三是模型间高效沟通协议。**当前消息密度高的根源是Agent之间用自然语言协商信息密度低、歧义多、需要反复确认。如果A2A这类结构化的通信协议进化或者像当下一些尝试让模型在隐空间内交流的实验有所突破的话沟通的成本都会大幅下降。只有当这三个减负能力到位时多 Agent 系统才能不再违反物理定律真正发挥分工协作的长处。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课