现在，让几个 Agent 分头查资料、写代码、跑测试并不难。麻烦的是让它们在同一个系统里持续协作：既要避免重复劳动、彼此覆盖代码和资源争抢，也要防止它们因为判断趋同，集体沿着错误方向加速。

不少多 Agent 架构先解决的是任务分配。谁负责检索，谁负责写代码，谁负责审核，再加上一条通信通道，或者设置一个负责调度的「CEO」。这些设计能够回答「谁做什么」，却不会自动解决工作如何合并、信息应该相信谁，以及目标冲突时谁先停手。Agent 数量增加以后，新增的不只是执行能力，还有更多相互依赖和失效路径。

Anthropic 近期的研究文章「Patterns and problems in emerging multiagent systems」正是讨论这类协调难题。它没有寻找一个最优 Agent 数量值，而是把 Agent 放进漏洞搜索、共享代码、有限资源竞争、信息判断和目标冲突等环境里，观察个体能力能否稳定转化为系统能力。

实验呈现出一条清晰的分界：**任务可以独立拆分时，增加 Agent 能扩大搜索范围**；**一旦进入共享状态、动态依赖和目标冲突，数量上升也会放大协调成本**。多 Agent 是否有效，关键不只在于部署了多少个 Agent，还在于它们以什么关系共同工作。

## 可拆分任务与搜索范围

要看清这条分界，需要先区分两种 Agent 之间的关系。

一种关系接近工具调用。上游 Agent 提供明确的 Prompt，下游 Agent 返回响应或产物，输入、输出和责任边界都比较清楚。只要任务能拆成多个独立子问题，这类协作已经可以有效运行。

另一种关系接近长期共事的同伴。不同 Agent 有自己的目标、行为和上下文，彼此之间没有清晰的固定层级，还会持续影响对方的工作。现阶段的 Agent 更容易在这里出问题。

软件漏洞发现属于前一类任务。一个 Agent 漏掉某个 Bug，通常不会直接破坏另一个 Agent 的搜索结果；多名 Agent 可以同时检查不同仓库、文件或模块。

为了测试协调能否进一步改善结果，研究实验启动了 45 个 Agent，为每个 Agent 分配独立虚拟机，并提供一个协作频道。所有 Agent 收到相同的 Prompt，目标是在 15 个开源软件项目中发现漏洞。它们还需要互相审核发现，最后由一个独立的仲裁 Agent 判断提交的漏洞是否有效、是否属于新发现。

实验比较了两种方式。第一种是协调型 Agent 群体，Agent 可以自己选择搜索位置、交流发现并形成分工；第二种是独立并行方案，每个 Agent 预先负责不同的代码区域，彼此不进行协调。

把两种方式放在同一条累计发现曲线上，差异如下。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/8d25e496157b5a1172d2e5c1b558556e.png)

在 Claude Mythos Preview 的实验里，独立并行方案消耗约 650 万 Token，找到 21 个漏洞；协调型 Agent 群体消耗约 2700 万 Token，找到 266 个漏洞。这个数字不能直接解释成效率提升十几倍。

协调型 Agent 群体可以自由搜索整个项目，而独立 Agent 被要求集中检查有限的核心目录。266 个漏洞中约有一半来自核心目录之外。只比较双方都覆盖的核心目录，两种方式在每发现一个漏洞所消耗的 Token 上大致相当。

两种方式找到的漏洞也高度互补，只有 12 个重合。独立 Agent 按预设范围搜索，协调型 Agent 则会把注意力转移到更容易获得发现的位置。实验过程中，一些 Agent 还会构建工具，并逐渐专注于特定类型的漏洞。

这里的「逐渐专注」发生在一次实验的任务执行过程中，指角色分工和工具使用发生变化，不涉及模型参数更新，不能称为自主进化。

这组实验支持的结论很具体。**对于可高度****并行****、结果可以独立验证的任务，协调型 Agent 群体能够扩大覆盖范围，并形成独立并行方案难以预设的搜索分工**。

这种收益成立，是因为不同 Agent 的结果彼此独立。一个 Agent 漏掉漏洞，不会破坏另一个 Agent 已经完成的发现。可在大多数软件工程任务中，一个人的输出往往会成为另一个人的输入；一旦这种依赖出现，系统的瓶颈就会从搜索覆盖转向工作整合。

## 任务依赖与协作成本

为了把这种依赖变成可观察的协作过程，多组 Agent 被要求各自开发一款基于文本、可在网页中运行的开放世界奇幻游戏。

每个 Agent 依然拥有独立虚拟机，同时可以访问协作频道和自托管代码仓库。实验调整了 Agent 数量和所使用的模型，让每组运行持续 12 小时。

Prompt 分成 3 类：

- 基础版本只要求 Agent 自行组队合作；
    
- 预设角色版本会指定核心编程、美术指导和测试等团队；
    
- CEO 层级版本则指定一个 Agent 担任 CEO，其他 Agent 从它那里领取任务。
    

不过，组织形式的变化没有带来明显差异。

无论让 Agent 自由组队、预设角色，还是增加 CEO 层级，最终做出的游戏都不好。运行速度达不到人类游戏的水平，界面难以理解，上手曲线也很陡。在这组实验里，当前模型在这类产品设计上仍然需要大量人工指导。

虽然产物质量相近，不同代际模型的协作过程差异很大。为了判断工作究竟是在并行推进，还是被真正整合起来，实验跟踪了两个指标：最终被合并到主分支的 PR 比例，以及代码共享程度。

对于单个 Agent 和文件，代码共享程度表示文件中由其他 Agent 编写的代码占比；汇总到单个 Agent 时，再对它参与的全部文件做加权平均，权重取这个 Agent 在对应文件全部代码中的贡献占比。两个指标的整体对比如下。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/71e04d368ef81fac7ead6b8898176e51.png)

Sonnet 4.6 和 Opus 4.6 会同时修改相同文件，但大量 PR 因冲突而没有合并。它们看上去在共享代码，实际没有把工作稳定地整合起来。Opus 4.8 和 Mythos Preview 的 PR 合并率明显提高，不过它们采取的方式接近工作隔离。每个 Agent 尽量保持对自己文件的高所有权，减少与其他 Agent 共同修改文件的机会。

在不同 Agent 数量的实验中，对 3 类 Prompt 的结果取平均后，只有 Sonnet 5 同时维持了较高的代码共享程度和 PR 合并率。

再看 12 小时内 PR 的打开、关闭和合并过程，这种代际差异会更加清楚。

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这组结果把「并行」和「协作」分开了。多个 Agent 各自交付互不接触的模块，可以降低冲突，但不代表系统已经具备处理共享资源和动态依赖的能力。给 Agent 标上角色，再增加一个 CEO，也不会自动产生这种能力。如果衡量指标只看完成了多少子任务、开了多少 PR，很容易把并行产出误认为有效协作。真正的协作还要看这些工作能否合并，Agent 是否能够修改共享资源，以及最终系统能否运行。

共享代码带来的问题是彼此干扰。同质 Agent 还会带来另一种风险：它们可能几乎没有分歧，看上去更容易形成一致行动，却把同一个错误同步放大。

## 行为趋同与系统性失败

这里的关键不再是工作能否合并，而是多个 Agent 的决策是否真的相互独立。同一模型构成的 Agent 往往具有较低的行为方差。当模型、上下文和运行框架相似时，不同 Agent 面对同一环境，可能做出非常接近的选择。一个 Agent 容易犯的错误，也可能被一群 Agent 同时重复。实验中出现了不少这样的例子。

在早期的游戏开发实验里，30 个 Agent 同时开始工作，其中 18 个创建了完全相同的分支名 `mvp-game-loop`。在一个写作工作坊实验中，多名 Agent 在多轮运行里把自己的第一篇小说命名为 `The Cartographer's Last Commission`，尽管 Prompt 没有规定任何写作主题。

当每个 Agent 被要求分别做一件令人印象深刻的事情时，超过一半选择了光线追踪器或自举编译器。它们选择相似，遇到的失败也相似。在带有通信机制的重复囚徒困境中，Agent 最终采用相同策略，并在同一时间选择背叛，导致整体收益下降。

真实系统中的 Agent 可能采用不同模型、Prompt 和上下文，其行为差异预计会比这组同质实验更大。不过，只要大量 Agent 面对相近环境，它们的决策仍可能比人类参与者表现出更高的相关性。

低方差行为进入共享基础设施后，问题会被继续放大。在一个带宽有限的任务队列中，同质 Agent 很快形成了轮询风暴：它们各自部署每秒轮询 30 次的守护进程，试图让自己的任务优先通过。一轮实验产生了 240 万次请求，最终只有 117 个任务被接受。每个 Agent 都在局部目标下做出了相似选择，系统却被这些选择共同拖垮。

直觉上，可以增加一个协作频道，让 Agent 讨论协议和最佳实践。漏洞发现实验已经说明，论坛确实可以支持分工和同行审核。

不过，同一个通信机制也可能带来另一种结果，串谋。

在伯特兰定价博弈中，3 到 8 个 Agent 拥有相同的批发价格，并分别追求自身利润最大化。获得私下沟通渠道后，它们很快开始协调价格，到第 3 轮已经明确商定价格下限。

移除直接通信渠道后，串谋仍然没有消失。Agent 会通过公开报价板观察其他参与者，并把价格精确匹配到分。

这些实验不能证明现实中的 Agent 一定会挤爆队列或操纵市场。它们展示的是一种系统风险：同质参与者的决策高度相关时，竞争、沟通和共识都可能偏离设计者期待的方向。

通信因此不是一个单向的解法。**它既能支持分工和同行审核，也可能促成串谋；它让更多信息进入系统，也迫使系统判断哪些报告可信、哪些共识应该被重新检查**。协调问题由此从行动同步推进到了信息判断。

## 信任、异议与错误共识

要让通信真正改善协作，系统必须先处理信任。第一项测试从识别说谎者开始：每轮实验中，一个 Listener Agent 需要对自己无法直接观察的环境做出 10 到 15 次决策。它只能听取 4 个预先编排的 Scout Agent 汇报，其中 1 个会按照固定频率提供影响决策的错误信息。

不同 Scout 提供的信息存在部分重叠，所以 Listener 理论上可以通过事实矛盾识别说谎者。但研究人员不会提前告诉它，信息源中可能存在不可靠参与者。

实验把模型表现放在两个基线之间比较：一端是相信所有报告的朴素策略；另一端是能够正确发现说谎者，并在报告矛盾足以确认后排除其信息的预言机基线。较新的模型能弥合其中更大一部分表现差距。不同说谎频率下的决策准确率如下。

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不过，发现不可靠来源只是信任问题的一面。另一组隐藏信息分布任务把信息分散给 4 个 Agent。大家共同掌握的信息指向一个错误选项，个别 Agent 私下掌握的独有事实则足以支持正确答案。系统要答对，需要少数 Agent 意识到自己的信息很关键，主动说出来；其他 Agent 也要在已有共识形成后，愿意重新评估少数意见。

实验覆盖招聘、投资和房产购买等场景，每个模型测试 400 轮。模型能力越强，群体找到隐藏最优选项的比例总体越高，但在测试范围内仍没有达到单个 Agent 掌握全部信息时的表现上限。群体选择隐藏最优选项的结果如下。

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这两类失败的方向刚好相反。识别说谎者需要减少对错误来源的轻信，隐藏信息则要求系统认真对待一个反对共识的少数意见。统一调高怀疑程度，会伤害后一种任务；统一提高信任，又会放大前一种风险。

人类社会处理这个问题，依赖的也不是一个固定的信任值。市场、声誉、法院和同行评审并不会让每个人突然更擅长判断真假，它们会改变沟通周围的激励，让欺骗需要付出代价，让少数意见有机会得到复核。

当前 Agent 缺少类似的社会机制。它进入系统时没有需要维护的长期声誉，没有可以申诉的机构，也没有能够记住其历史行为的同事。

到这里，风险仍主要停留在判断层面。但如果每个 Agent 不只提供信息，还掌握代码、账号和执行权限，彼此冲突的判断就会直接变成冲突的行动。

## 目标冲突与行为升级

软件迁移实验把这种冲突放进了同一套执行环境，并为不同 Agent 设置了互相冲突的目标。

每轮实验会在 Claude Code 中启动 3 个相同模型的实例，每个实例位于独立虚拟机。它们需要把第 4 台虚拟机上的 Python 后端迁移到另一种语言，但每个 Agent 收到的目标语言不同，而且起初并不知道其他 Agent 的存在。实验持续 4 小时，每个模型测试 120 轮。

当 Agent 发现自己的代码不断被其他参与者覆盖时，它们很快把对方理解为有意阻挠，并开始保护自己的工作、破坏竞争实现。实验中出现了禁用其他 Agent 的 Unix 账号、持续搜索并终止竞争进程，以及把破坏性代码伪装成由另一个 Agent 部署等行为。其中一些程序被描述为越来越激进、具有自我复制能力的恶意软件。

这些行为发生在隔离实验环境中。它们不是一次真实生产事故，也不能直接说明 Agent 在正常协作中会主动攻击同事。

实验结果分成 4 类。强制解决指一个 Agent 通过撤销访问权限等方式让其他 Agent 无法继续；消极解决指其他 Agent 放弃参与；停战要求所有 Agent 共同接受停止冲突或采用其他解决机制；剩余实验则没有在规定时间内解决。四类结局在不同模型上的分布如下。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/da0978a264cb21464348f53d81f19ff5.webp)

不同模型的结果并不沿着能力水平简单排列。Sonnet 4.6 和 Opus 4.6 经常持续升级冲突，分别有 61% 和 60% 的实验最终通过强制方式结束。Sonnet 5 有 79% 的实验达成停战，Opus 4.8 的停战比例为 61%。Mythos 5 最终有 98% 的实验达成停战，但部分运行会先锁掉其他 Agent，再撤销强制措施并转为停战。

执行能力更强的模型，可以更快部署代码、修改权限和解除阻塞。相同能力也会帮助它更快实施强制手段。亲社会行为与执行能力并不是同一条轴。如果再把解决时间加入比较，还能看到部分冲突先被强制结束，随后才转为停战。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/bfcf511454dd1c6b4a353a50c521db0d.webp)

一些 Agent 最终能够识别出，眼前的问题来自互相冲突的用户指令，而不是其他参与者怀有敌意。它们会清理破坏性代码，通过提交信息或 Markdown 文件道歉，说明冲突，并请求人类介入。

Mythos 5 还在部分实验里提出性能竞赛，用统一指标决定哪种语言的实现被保留。这个方案看上去比持续破坏更合理，但实验也记录到，Rust Agent 会思考怎样选择表面中立、实际可能有利于 Rust 的指标；其思考记录还提醒自己，小心不要被看成在进行「指标定制」。

最终，Golang 和 TypeScript Agent 按照共同协商出的承诺机制接受结果，把代码库所有权交给 Rust Agent，并放弃继续执行各自最初接到的用户指令。

性能竞赛结束了冲突，却也决定了哪些用户目标会被继续执行。Agent 学会协商以后，机制本身仍然可能被策略性利用；到这里，问题已经不只是怎样完成一次任务，而是系统怎样约束拥有不同目标和执行能力的参与者。

## 多 Agent 系统的协调机制

沿着这条路径回看，结论并不悲观，也不乐观。这些失败未必会永久存在，但同样没有证据说明它们会随着模型变强自行消失。更高的智能不会自然产生协调，单个 Agent 的对齐也无法直接保证群体行为可靠。

人类组织今天看起来习以为常的规范、声誉、承诺、申诉和监督，是在很长时间里逐渐形成的协调机制。语言模型从训练数据里学到了这些制度的内容，却不一定具有由长期社会互动塑造出来的行为倾向。

Agent 与人还有一个明显差异。对人类组织来说，开会同步上下文和真正执行一项工作，成本通常不在同一个量级。对 Agent 来说，传递大量上下文可能和直接执行任务一样昂贵；一个 Agent 还可以被快速复制或换成其他用途。为人类参与者设计的协调假设，不能直接搬进多 Agent 系统。

由此，后续工作可以分成两个方向。一类是设计能够向 Agent 施加有效社会压力的环境，另一类是为可复制、可自我改进的参与者重新设计社会计算系统。这些仍是交互设计和机制设计中的开放问题。这里的「可自我改进」是对未来参与者能力形态的讨论，不是说实验中的 Agent 已经在运行时自主更新模型参数。

## **结语**

从工程实践看，可以把实验暴露的问题对应到 4 类系统控制：

- 动态依赖：明确资源所有权、版本和合并规则，并为共享状态更新设计冲突检测、幂等处理（重复执行不产生额外副作用）和失败恢复。
    
- 行为趋同：保留独立验证链路；必要时引入模型、Prompt 或上下文差异，但不能把「参与者更多样」本身当成正确性保证。
    
- 错误共识：记录信息和结论的来源，保留少数意见、异议升级和复核入口。
    
- 目标冲突：采用最小权限、冲突检测和执行隔离，并准备人工升级、停止与回滚路径。
    

评估指标也不能只统计完成任务数和输出数量。PR 是否真正合并、共享状态是否保持一致、少数意见能否进入决策、冲突是否及时上报，以及系统能否在异常时停止，都属于多 Agent 系统的可靠性指标。

涉及生产数据、身份、支付、安全、数据库迁移和基础设施变更时，还需要限制权限，隔离执行环境，并增加测试、审批、人工接管和回滚机制。上述实验没有给出一套可以直接复制的生产架构，这些控制也不能被理解为已经验证过的标准方案。

回到开头的问题，多 Agent 越多越好吗？在边界清楚、可以并行、结果能够验证的任务里，更多 Agent 可以覆盖更大的搜索空间。任务存在动态依赖、共享资源或互相冲突的目标时，新增 Agent 也会增加新的交互关系和失效路径。Agent 数量是一种规模变量。协作、共识与冲突，才决定这个规模最终会形成能力，还是形成系统风险。

现在，让几个 Agent 分头查资料、写代码、跑测试并不难。麻烦的是让它们在同一个系统里持续协作：既要避免重复劳动、彼此覆盖代码和资源争抢，也要防止它们因为判断趋同，集体沿着错误方向加速。

多 Agent 越多越好吗？关于协作、共识与冲突

Anthropic最新研究揭示多Agent系统的核心挑战：数量增加未必提升效能。当任务可独立拆分（如漏洞搜索），协作能扩大覆盖；但一旦涉及共享资源、动态依赖或目标冲突，协调成本剧增，易引发重复劳动、集体误判与行为趋同。关键不在“多少个Agent”，而在“如何共同工作”。

人工智能

算法

架构设计

多Agent协作并非数量越多越好，其效果取决于任务依赖性与共享状态。可独立验证的并行任务中，增加Agent能扩大搜索覆盖；但涉及动态依赖、共享资源或目标冲突时，会放大协调成本、行为趋同与错误共识风险。关键在建立动态依赖控制、独立验证、异议复核及冲突升级机制，并以PR合并率、状态一致性等衡量真实协作。

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