Don’t Build Multi-Agents http://t.cn/A6eElJBI
“用于 LLM 智能体的框架令人失望。我想基于我们自己的试错经验，提供一些构建智能体的原则，并解释为什么一些诱人的想法在实践中实际上相当糟糕。”

这篇文章探讨了“上下文工程”（Context Engineering）在构建AI代理中的重要性，特别是在处理长时间运行和复杂任务时的可靠性。文章强调了几个关键原则：

1. 分享上下文，而非单一消息：代理之间的上下文共享是确保任务一致性的关键。如果每个子代理都只知道自己的任务，而不了解其他子代理的进展，那么最终的结果可能会出现风格不一致或误解。

2. 行为隐含决策：每个行为都代表着一个隐含的决策，因此应该谨慎对待，避免使用不符合这一原则的代理架构。特别是对于复杂任务，必须管理好上下文窗口，以免信息溢出。

3. 多代理系统的挑战：尽管多代理系统看似能提高效率，但实际应用中，由于缺乏有效的跨代理上下文传递，这些系统通常会非常脆弱。当前，多个代理协作并未能显著提高性能，因为它们不能有效地共享和同步信息。

“上下文工程”是AI代理构建中的核心任务，未来可能会成为构建代理的标准原则。当前，尽管有一些理论和方法，但这一领域仍在不断发展，需要灵活性和谦逊。