AI 产品范式探讨：非线性思维、多 Agent 协作才是复杂任务的更优解

编辑注：

Agent 产品到底应该采用单模型还是多个模型搭配完成任务， 各自的优缺点是什么，有没有最佳实践？这篇来自创业者的投稿，从人类完成任务的最佳实践出发，尝试按照人类的团队合作模式去设计模型之间的合作。

作者介绍：北京有撇有捺科技有限公司创始人兼 CEO 彭程，前阿里云与字节跳动 AI 产品专家，具备大模型产品化与商业化落地经验。公司产品「喵灵」为一款多 Agent 人机协作平台，能把零散资料与对话结构化为任务白板，通过多⻆⾊ Agent 并行协作，向用户交付可用的执行结果。

在目前市场上的大模型产品设计中，大部分团队会潜移默化地把大模型当成「万能的单兵专家」，在这个认知的基础之上，通过为大模型匹配相应高质量的知识库/行业数据，做好 System prompt 和 Context prompt，再加上一些 few-shot，理所应当的认为大模型会在某个垂直领域取得比当前互联网产品更好的效果。

但通过一年多以来大家的探索，从互联网巨头到新兴创业者，验证的结果似乎并非如此。

我们在今年 5 月的时候启动了一个为用户解决吃喝玩乐学生活场景的垂直 Agent 产品，把上面提到的方法都尝试了一遍，但是仍然达不到一个好的效果。当任务变复杂、信息变冗杂、并且需要多轮核验时，上述方法似乎只能「完成任务」，而无法「交付结果」。「任务」和「结果」这两个看起来有些接近的词，其实在 Agent 的 output 里有巨大区别：「任务」是有输入就一定会有输出，但「结果」则是建立在 Agent 对用户需求、目标等有明确了解的基础上，生成用户直接可用户的东西。

随着我们在产品和研发层面的深入，我们也终于有了一些新的突破和发现，在此向大家分享，与大家一起探讨。

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群体智能与单一智能的对比

针对上面提到的行业大模型产品开发的现象，我们先对群体智能与单一智能在大模型产品设计中进行定义：

单一智能：由一个大模型承担从理解、检索、推理到输出的所有环节。它依赖「上下文工程」——成堆的 prompt、检索片段、few-shot 示例——来扩展能力。优点是实现路径单一、响应快；缺点是当信息维度和流程复杂时，整个体系容易在「上下文窗口」「注意力分配」与「可追溯性」上崩塌。

群体智能：把任务拆成子角色，由多个角色化的 Agent 并行或分布式工作——比如「检索 Agent」「校核 Agent」「创意 Agent」「合规 Agent」——它们各自维护部分上下文、并通过共享事件交换结果，最后由聚合器或人类进行合成与验收。群体智能强调「分工—沟通—整合」的闭环，这更像一个人的团队而非单个超人的能力。

为了充分且准确地表达群体智能与单一智能各自的优势与劣势，我们先来看一个常见的例子。在自然界里，蚂蚁搬家或蜜蜂寻找新蜂巢，看起来并没有中央指挥，也没有「超级个体」，但整个群体却能高效、稳健地完成非常复杂的任务：分工明确、信息局部共享、通过简单规则达成全局最优，大量个体通过局部交互涌现出的集体智慧。想象一个蚂蚁试图独自搬完整堆食物：它既没有效率，也没有方法；而一群蚂蚁分头行动，通过留信息素互通，最终把任务完成得井井有条。

当我们把目光投射到现实生活中的例子，会发现大模型在处理复杂问题时，也会遇到同样的问题。比如当我们想要生成一份深度行业报告，要求数据准确、引用完整、结论可验证时。把任务交给「单一智能」，它会把你给的资料、搜索检索、以及 prompt 丢进一个大模型，顺序地处理后生成一篇报告。

过程看似省事，但问题是：当信息量大、跨领域、需要交叉验证时，单一模型会反复检索、在长上下文里出现注意力漂移，重要的数据或事实依据可能被「截断」、逻辑链条可能被稀释。更难以控制的是，如果后续有人提出修改或新证据，单一模型常常需要重新拉起大段上下文，之前的判断可能被覆盖，难以追溯到底是哪个信息片段导致了错误。

从上述的例子中，我们可以总结出在复杂任务下，单一智能遇到的挑战与问题：

上下文窗口与检索瓶颈：单体模型受限于上下文长度与检索一致性，长链信息很容易被截断或丢失。

注意力漂移：在多轮长对话或长文构建中，模型的注意力会被分散，导致关键因果链条薄弱，结果往往是个「看似合理」的答案而非经过多策略比较的最优方案。

可追溯性差：单一输出往往是黑盒文本，无法逐条追溯每个结论的来源与责任，这在金融、法务、学术场景里代价很高。

最重要的是，这些短板并非只源于工程实现的粗糙，而是与模型本身的工作范式有关：一个主体在有限的概率空间内做决定，难以同时拓展广度（多线索检索）和深度（多轮严谨验证）。

现在我们将上面撰写深度行业报告的例子，使用群体智能来实现时，检索 Agent 负责并行抓取海量原文与数据；初稿 Agent 基于这些片段生成结构化草稿；核查 Agent 并行逐条比对事实并标注来源；编辑 Agent 负责逻辑连贯与语言润色。不同 Agent 各守其责，彼此互相「质询」——比如核查 Agent 会把疑点回传给初稿 Agent 要求解释或重新检索。最终把每条结论、责任 Agent、证据源都记录下来。

结果是什么？一份可以审计、可以逐条追踪来源、在面对修订时只需局部变更的高质量报告。这是为什么现实中的许多团队（研究小组、法律审查团队、创意工作室）在复杂任务上都采用分工协作而不是单兵突进的原因。AI 世界的群体智能正是在模拟并逐步放大这种人类团队的组织优势。

通过上述的举例，我们可以总结出群体智能在复杂任务场景中的优势：

并行分工，降低重复成本：不同 Agent 并行搜索和验证，避免单体重复拉上下文，从而节省计算与 token 开销。

博弈与聚合带来更稳健结论：当多个 Agent 提出不同解决方向，通过内部评估、投票或对抗性质询，群体会在多轮博弈中收敛到更稳健的方案。结果可能比单体更慢达成，但质量显著更高。

独立记忆，减少互相干扰：每个 Agent 有自己的私有记忆与注意力策略，在必要时合并观点，这既保持了角色专业性，也避免信息洪流导致的「互相污染」。

天然支持可审计性：每个结论都可以标注「由谁得出、基于哪些证据、何时得出」，这对合规与信任至关重要。

业界的多项实践与研究都在验证这个方向：从多智能体的强化学习实验，到一些团队化的工程实践，都显示出在复杂研究型任务上，多角色并行探索往往胜出。比如 Anthropic 公司内部评估发现，其多智能体研究系统（由多个 Claude 模型并行工作）在复杂研究任务上性能比单一智能体提高了 90.2%（How we built our multi-agent research system）。需要指出的是，这并不意味着单一智能就无用；相反，更合理的策略是混合：在「示例驱动、上下文紧凑」的任务采用单体策略，在「信息量大、需并行验证」的情形启用多 Agent，依靠人类在环进行关键澄清与对齐。

复杂任务协作：

为什么非线性思维更接近真实世界

复杂任务不是一条直线从「输入」走到「输出」，而是一张有回路、有分支、有博弈的网络。要充分的理解这个观点，我们可以先从一个现象开始入手：人类为什么要开会？

比如当你的老板给了你一个任务「我们公司也要全面拥抱 AI，要把 AI 应用到我们工作中的方方面面」时，你大概率是不知道从何入手的。在这个时候人类的应对策略大概率是，拉上相关各方一起开会脑暴一下。在会议上，相关各方站在自己的角度发表看法，共同讨论、对齐目标、完成分工，最终定在某个时间节点上提交出一个初版解决方案。

表面上看，会议是为了「沟通信息」；更深层的原因是，会议是一个博弈-收敛过程，是多个认知主体在有限时间内完成共享世界观、交换假设、修正偏差、达成局部-全局折衷，最终形成纳什均衡的机制。把会议拆解成若干功能，我们会发现它正对应着复杂任务所需的非线性操作：

• 信息同步：不同人带来不同的片段或观点。只有把所有片段摆到一起，才能发现交叉点、矛盾与遗漏。

• 生成假设：不同参与者提出不同假设或解决方向，这是在扩展解的「概率空间」。

• 质疑与反驳：参与者相互挑战假设，剔除不稳固的解或暴露盲点。

• 协商与让步：在资源、时间、风险之间做权衡，最终达成可执行方案。

• 记录与锚定：会议纪要、决策点、责任人被记录下来，便于之后验证与追责。

这些环节不是线性串联的「1→2→3」，而是充满反馈的循环：新信息会推翻初步假设，质疑会触发新的检索，协商会改变资源分配，从而影响下一轮的判断。正是这种反复的局部博弈与信息回环，让团队能够在复杂、不确定的世界里逐步逼近一个「可操作」的方案。

把上面的生态映射回大模型产品设计，我们可以看到单一智能常见的失败场景，都源于缺乏对「非线性博弈过程」的支持：

• 单一模型倾向「快答」：模型往往被优化为「在给定上下文下给出最可能的下一步」，这让它在需要多策略比较、或需代价-收益权衡的情形下做出保守或表面合理但未充分检验的答案。换言之，单体更像「速答机器」而非「反复博弈的团队」。

• 上下文窗和注意力分配问题：一个模型的注意力资源在长链任务中会被多条信息挤占，重要线索容易稀释或被覆盖；单模型难以同时维护多条候选方案的独立上下文。

• 缺少内在「反驳/质询」机制：单体缺少自然的对抗式检查流程，除非外部人为不断提问并重设上下文，否则模型不会自发地对自己的假设发起质疑。

• 难以保留局部要点：在多轮迭代中，某些已经通过验证的结论容易被后续上下文覆盖与改写，缺乏明确的「局部锁定」机制使得产出不够稳定与可审计。

这些机制性的弱点直接导致：对于跨文献、需核查、需多方协商的复杂任务，单一智能的输出既不稳健也不易追责。

AI 时代的「人类智慧」：

认知向上，价值向下

Fields 奖获得者陶哲轩曾在 2024 年的一个采访中谈到，他把 GPT4 用作研究中的「助理」：把论文的前几页 feed 给模型，生成可能的问题和思路，或作为打破思路瓶颈的火花。这类使用者与大众用户的区别，不在于他们拥有更先进的模型，而在于他们真正把自己置入到与模型的共同研究之中：他们会审阅模型给出的每个思路，识别哪些线索值得深挖、哪些表述是概率噪声，并把模型的输出经由严谨的因果推演或形式化验证（如证明检查器）来验证或改造。

陶哲轩及少数顶尖研究者之所以能把 GPT 用作研究助手，是因为他们具备两项要素：深厚的领域判断力 + 把 AI 视为「协作伙伴」的方法论。相对地，很多用户只是把 GPT 当成「速成工具」——输入一个问题，期待一个可直接使用的答案。由于缺乏领域判断力或没有参与到模型的反复检验过程，大多数人难以把 AI 的「建议」变成真正可靠的知识或创造性产物。因此，并非每个人都能像陶哲轩那样「用 GPT 做研究」；关键在于人是否参与到对话、验证与改造的循环中，而不是被动接收模型输出。

AI 能把人类的认知「向上推」——扩展我们的记忆、模拟与思考速度：

记忆外化：AI 可以长期记住、检索并组合大量知识，成为人类的扩展记忆库。

并行思维与模拟：AI 可以并行生成多个备选方案或假设，快速做大量「头脑风暴」式的尝试，节省人类的搜索成本。

低门槛的实验平台：AI 允许人在短时间内尝试许多想法，迅速观察结果，这对探索性研究与创作尤其有价值。

这些能力使得人类「认知上界」被提升：以前可能需要数月完成的探索，在 AI 的辅助下能在数日或数小时内获得大量初步方向。然而，提升速度并不等同于替代判断。AI 带来的是「更广的可能性空间」，而人类需要决定哪些可能性值得投入有限的深度资源去实现。

同样的，人类在 AI 时代中，在与 AI 共同协作时，仍然保留有高价值的人类智慧：

纠错与澄清：纠错与澄清是人类在真实世界协作中最重要的基础智慧，同样在模型工作的过程中产生的所有结论与博弈过程，都需要由人类来进行审视，隐藏在这些决策背后的真实世界规则与判断，是模型所不具备的。

目标设定与价值判断：AI 给出的是概率最优解，但「最优」根据谁的价值取向而不同。人类社会的真实任务事件，可能会基于长期目标，或不同的价值观考量，或不同的社会风俗与道德要求，而这些最终都需要由人类来进行把控。

直觉性创造：人类的创造力常以模糊、非线性、跨域的直觉起点出现，这些起点往往不是现成的数据能完全提出的。

基于此，我们把正确的人机协作总结为两个对齐方向：

认知向上对齐：AI 应该使人的认知能力「上升」——扩展记忆、加速思考、并行探索更多可能性。产品要把 AI 当作放大镜与加速器，让人的判断与创造能及早介入并放大其价值。

价值观向下对齐：人类需要把价值、伦理与目标「下放」到 AI——把对错、风险与道德边界明确定义并内置到产品流程中。也就是说，AI 的自由探索必须受人类价值的约束与引导，确保结果符合社会与用户的期待。

这两句 Slogan 其实也是喵灵 Miao Agent 产品的核心思路，目标也是让人类和 AI 的协作过程更加顺滑，减少不必要的 token 消耗、节省时间、提高效率。

产品新范式：

从「工具+流水线」到「多智能体协作生态」

过去二十年，传统互联网产品（社交、SaaS、门户、电商等）在产品设计上通常遵循这样一套思路：

功能拆分明确：把用户需求拆成若干功能模块（搜索、消息、通知、文件管理、表单），每个模块有固定输入→处理→输出的流水线。

固定交互范式：按钮、表单、页面流程，用户沿着预设的流程完成任务。

一次性数据处理/存储：状态变化由数据库与事务保证，交互是显式、可回滚与可追溯的。

向外暴露 API / 插件：以确定的接口标准对接生态，API 成为平台扩展的主渠道。

比如你想买双鞋，平台提供搜索框、分类目录、结算页面，你点几次按钮就能完成交易。这套「输入明确-过程线性-输出可控」的流水线逻辑能把重复性工作规模化、可测量、可货币化。但当「能力」从传统代码扩展为可生成、可推理、可检索的大模型时，继续把模型当成一个更聪明的按钮往往行不通。

很多初创团队在把 LLM 技术落地时，倾向于把模型当作「更聪明的功能」，把原本的按钮/页面替换成「一个聊天框 + 若干 prompt 模板」。结果往往是：

体验表面化，但能力薄弱：聊天框能产生文本，但当任务变复杂（多轮、多源、需验证）时，单一对话窗口无法承担状态管理、角色分工、证据追溯等需求。

成本难以控制：把所有逻辑塞给一个大模型，会不断重复长上下文的传入，token 成本攀升，且没有分工减少重复调用的策略。

信任/合规问题：输出不可拆分、不可追溯，无法满足需要证据链与责任归属的场景（投研、法务、医学）。

难以形成差异化护城河：单一模型输出容易被多家复制（不同公司调用同款模型仅改个 prompt），没有架构级的长期壁垒。

比如你把大量文档丢进聊天窗口要求「写一份报告」。模型返回初稿，但要验证引用、调整结构、锁定关键结论时，所有修改都在同一文本块中反复覆盖，无法做精细的局部锁定与审计。最终用户要么花大量人工改稿，要么被迫放弃，体验并不比传统编辑工具好多少。把大模型简单等同为「更聪明的按钮」会把产品拉回到传统功能层面，从而在复杂场景、成本控制和长期竞争力三方面逐渐落后。

因此，我们提出了一个新的、抽象的产品设计范式——把大模型能力嵌入到一个「多智能体协作 + 人类在环 + 证据可追溯」的生态中，而不是简单包装成一个功能组件。下面把这一范式的核心要素讲清楚，并说明为什么它比「模型当工具」的做法更适合长期产品化与商业化。

分工明确：什么是基础模型应该做的，什么是模型应用应该做的

先明确分工：基础模型负责「通用能力」——理解与生成（自然语言理解、自然语言生成、翻译、摘要、抽取等基础能力）、检索与向量化（高质量 embedding、相似检索、文件索引与检索服务），基础推理与模拟能力（概率推断、模式发现、多候选生成）；应用层负责「组织能力」——如何按业务目标调用这些能力、如何管理流程、如何让人类参与并承担价值判断。只有把这两个层次分清，产品才能既利用通用模型的规模效应，又在上层构建可控、差异化的用户价值。

应用层的核心能力

多智能体之间的通信：在复杂任务中，不同职责的智能体需要彼此交换局部发现、挑战结论与补充证据。应用层应提供稳定的通信语义（消息格式、证据包、置信度标签）与通道（同步/异步事件流）。通信不仅是信息传递，更是「责任链」与「证据链」的载体。没有明确的通信协议，输出变成黑箱文本，无法审计也无法拆分责任。

最佳策略的任务分工：复杂任务应被拆解为互补的子任务（检索、合成、校验、法律审查等），并把每个子任务分派给最合适的智能体或人类引擎（人类也是群体智能之一）。分工不是静态的，而应根据上下文动态规划（谁有最好数据、谁最擅长推理、哪个子任务并行效率最大）。合理分工能显著减少重复检索与上下文传输，降低 token 与计算成本，同时提高并行吞吐与质量。

群体决策与纳什均衡：当多个智能体给出不同方案时，系统需要一种机制，让它们通过对抗/协商过程收敛到一个「稳定解」——在数学上，这类似纳什均衡：在该解下，任何单一智能体都没有动力单方面偏离。直接接受第一个或概率最高的答案往往不稳健；通过内部博弈（互相质询、投票、证据加权）系统能找到在多方视角下更具鲁棒性的方案。并且在决策过程中，由于有人类智能的参与，可以在更准确的方向上快速逼近最理想的结果。

真正有价值的复杂工作都具备四个特征：信息来源多、参与角色多、需要多轮博弈迭代、且产出必须可验证与可追溯。

当我们用传统产品设计思路，把模型当成「更聪明的按钮」来进行产品设计时，单体模型无法天然并行处理大量子任务，上下文窗口与注意力会被撑爆；模型输出缺少结构化的证据与责任链，结果既成本高又难以审计；在多方案并存时，单体更倾向于「先出结果」而非通过内部博弈筛出稳健解。换句话说，传统设计在质量、成本与信任三大维度上注定为复杂任务留下不可弥补的短板。

当我们使用新范式设计产品时，把任务拆成角色化的智能体，让它们相互通信并行工作、通过对抗与投票等博弈机制收敛方案，再把关键节点交回给人类进行价值锚定与局部锁定，这不是概念上的优雅，而是从信息架构与计算效率两个层面必然带来优势。并行分工减少重复检索与上下文传输，显著压低 token 与时间成本；结构化通信与证据包天然支持可审计与责任归属，满足高合规场景；博弈式聚合提高了结论的鲁棒性，避免了「看起来合理但不稳健」的答案被直接采纳。

比如当你要规划一次跨国旅行：机票、签证、行程、美食、酒店、预算、健康/保险要求、馆藏展览时间表、同行者偏好等等，把所有内容丢给一个聊天框往往生成一个「看起来合理」的行程，但忽略了签证时间窗、航班联程风险或同行者的特别饮食限制。用多智能体的方法，检索 Agent 并行抓取航班与签证规则，日程 Agent 优化活动顺序，预算 Agent 做成本-收益对比，人类可锚定「必须参观 X 展」，系统只对未决项发起更多验证。结果是更可靠、更可改的行程，而非一次性草稿。

因此，对于在人类真实世界里那些「信息量大、需要核验且必须可审计」的复杂任务，采用「多智能体＋通信＋任务分工＋群体博弈＋人类锚定」的产品范式，不仅是更优，而是在能力维度上的必然选择。衡量这套范式优劣的量化指标也清晰可设：初稿可用率、单任务 token 成本、任务完成时间、审计通过率与行业化模板复用率——这些指标可证明从「做功能」向「建生态」的迁移并非赌博，而是可被衡量、可被复制的产品战略。

AI 产品商业化的核心是信任

在互联网时代，商业模式围绕「注意力经济」展开：企业争夺用户的点击和关注，内容越丰富注意力越稀缺。然而如今内容供给过剩，单纯追求点击量已收益递减；信任和影响力反而成为最稀缺、最宝贵的资源。进入 AI 时代，这一趋势更加明显：AI 技术让用户与产品的互动更加私密和智能，但也带来更多的不确定性和风险——用户开始关心 AI 是否可信、是否能提供有价值的结果。

根据 Usercentrics 报告（After attention: Trust in the age of digital abundance），随着注意力成本上升，「信任经济」正在崛起，企业需要创造真正有价值的用户体验，而非单纯流量堆砌。因此，我们认为未来的 AI 产品商业化核心是信任商业。任何 AI 产品都必须以可靠性和可控性为基石，为用户提供可解释和可验证的结果，才能获得市场认可。换言之，今天互联网时代的注意力货币正在向明天 AI 时代的信任货币转变。真正有前瞻性的 AI 产品，必然是那些通过不断优化、建立起高信任度的系统，这些产品才能在市场中形成差异化的竞争优势。

结语：

人机共进的时代正在来临

我们正处在一个前所未有的转折点：历史上第一次，机器不仅能执行指令，更能用自然语言与我们沟通、交换意义与意图。这种交互方式的出现，改变了工具与人的关系——不再是冰冷的「工具箱」，而是可以对话、可以协作的认知合作者。正因为如此，大模型带来的价值不仅是效率的跃升，更是认知边界的扩展：普通人可以借助它触达专业洞见，专业人士可以把它作为新的实验室与试验场。

更为重要的是，这是一个相互成就的过程。AI 通过扩展我们的记忆、加速搜索与并行模拟，让我们「变得更聪明」；而人类以因果判断、价值选择与直觉创造，把这些能力引导到有意义、有伦理、有温度的方向上，使 AI 更加「有人性」。这种双向的增强不是替代，而是放大：AI 放大我们的视野，人类赋予 AI 意义与边界。

最后想预告一下，喵灵 Miao Agent 产品即将在 10 月 20 日左右和大家见面，我们将给大家呈现出一个不一样的、多 Agent 共同协作的新范式，期待大家的关注。