收藏！AI智能体架构选择指南：Cognition与Anthropic的实战经验

最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布 · 644 阅读

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本文探讨了AI智能体的架构选择，分析了Cognition(支持单智能体)与Anthropic(支持多智能体)的立场与实践。单智能体保持上下文连续性，适合时序依赖型"写"类任务；多智能体通过并行化处理复杂"读"类任务。两者共识是：上下文工程是核心，应根据任务特性选择合适架构，配套完善工具链，兼顾经济可行性。未来智能体系统可能融合两者优势，实现更高效的智能协作。

Cognition是一家专注于AI应用层开发的初创公司，以其推出的全球首个AI程序员“Devin”而闻名。
Anthropic是由OpenAI前成员创立的AI研究公司，是生成式AI领域的巨头之一，其开发的Claude系列大模型与GPT等齐名。

一、AI智能体的基础定义与分类

在深入争议之前，首先需明确其核心概念：AI智能体是以大语言模型（LLM）为推理引擎，负责主导应用程序控制流程的系统。根据架构设计，主要分为单智能体与多智能体两大类型。

单智能体：专注连贯的独立工作者

单智能体采用单一流程运作模式，如同一位高度专注的工作者，从任务启动到完成全程主导。它保持连续的思维（记忆）和行动（工具使用）链条，确保每一步决策都建立在过往所有信息的基础上。

其核心特征包括：

时序性：按顺序执行动作，完成步骤A后再推进至步骤B
上下文统一：维护完整的对话历史，新步骤可调用所有过往信息与工具输出
状态一致性：早期决策直接且全面地影响后续行动，无需跨主体传递信息

单智能体的优势十分鲜明：上下文连续无损耗，系统简单易调试、易维护，执行路径和决策轨迹清晰可追溯。但短板也同样突出：时序瓶颈导致无法并行处理任务，上下文窗口限制可能引发错误和信息遗忘，token使用存在冗余，且受限于单一模型的能力范围。

多智能体：协同高效的专业团队

多智能体架构类似协作团队，通常由主导智能体将核心目标拆解为子任务，再分配给多个工作智能体并行执行。除了这种协调者-工作者模式，还有无需主导者、通过对等协作完成任务的集群模式，兼具单智能体与多智能体的部分特征。

其核心特征包括：

并行执行：多个智能体可同时处理不同子任务
任务委派：主导智能体负责拆解目标、分配任务并合成结果
上下文分布式：每个智能体仅持有总信息的子集作为自身上下文

多智能体的核心优势在于：并行化探索多条路径以降低延迟，支持智能体专业化分工适配特定任务，能够应对复杂多维度的问题。但挑战也不容忽视：跨智能体上下文共享难度大，协调不当易导致重复劳动或决策冲突，token消耗更高。Anthropic的数据显示，其多智能体系统的token使用量是标准聊天交互的15倍。

二、Cognition的立场：为何反对多智能体架构

Cognition在《不要构建多智能体》中明确表态，认为多智能体架构并非构建可靠AI智能体的理想选择，其核心观点围绕上下文工程展开。

上下文工程：可靠智能体的核心

Cognition将上下文工程视为智能体开发的核心，认为这是超越提示词工程的更高维度实践，它要求在动态系统中自动为智能体提供恰当的信息，是构建可靠AI智能体的首要任务。在2025年的技术阶段，即便最先进的大模型，缺乏完整上下文也无法有效完成任务，而多智能体架构恰恰在上下文管理上存在先天缺陷。

多智能体架构的核心缺陷

Cognition通过“构建Flappy Bird克隆版”的案例揭示多智能体的脆弱性：主导智能体将任务拆分为“构建带绿管和碰撞箱的移动游戏背景”与“构建可上下移动的小鸟”，但两个子智能体可能因误解任务，分别产出超级马里奥风格的背景和不符合要求的小鸟，最终导致整合失败。

这一问题源于两个核心原则的违背：

需共享完整上下文轨迹，而非孤立信息。 仅将原始任务传递给子智能体远远不够，多轮对话中的工具调用、决策细节等都可能影响任务理解，而多智能体难以实现完整上下文共享。
行动隐含决策，冲突决策导致糟糕结果。 子智能体无法感知彼此的工作进展，容易基于冲突假设行动，例如分别采用迥异的视觉风格，最终导致成果无法兼容。

更优的替代方案

Cognition认为，遵循上述原则的最优解是采用单线程线性智能体，通过连续上下文确保决策一致性。对于超长篇幅任务导致的上下文窗口溢出问题，可引入专门的LLM模型，将行动与对话历史压缩为关键细节、事件和决策，Cognition甚至通过微调小型模型来优化这一压缩过程，以支撑更长时程的任务。

对多智能体未来的谨慎态度

Cognition并非完全否定多智能体的长期潜力，但认为2025年的技术水平尚未解决跨智能体上下文传递的核心难题。****当前多智能体的决策过于分散，上下文共享不充分，导致系统脆弱性高。****其团队判断，这一问题可能随着单线程智能体与人类沟通能力的提升而自然解决，届时才能真正释放多智能体的并行效率。

三、Anthropic的实践：多智能体系统的价值与突破

Anthropic通过打造多智能体研究系统，证明了多智能体架构在特定场景下的独特价值。其研究系统采用协调者-工作者模式，由主导智能体规划研究流程，子智能体并行搜索信息，成功在复杂研究任务中实现性能突破。

多智能体架构的核心优势

Anthropic的实践验证了多智能体在三类场景中的不可替代性：

适配开放式研究任务： 复杂研究的步骤难以预先硬编码，需根据中间发现动态调整方向，多智能体的并行探索能力恰好匹配这一需求。
实现高效信息压缩： 子智能体通过并行处理各自上下文窗口，同时探索问题的不同维度，再将关键信息汇总给主导智能体，大幅提升信息提炼效率。
突破单智能体能力边界： 如同人类社会通过集体智慧实现指数级进步，多智能体能够整合专业化分工的优势，完成单智能体难以覆盖的广度任务。

内部评估显示，以Claude Opus 4为主导智能体、Claude Sonnet 4为子智能体的多智能体系统，在研究类任务中比单智能体Claude Opus 4高出90.2%的性能。例如在识别S&P 500信息技术板块所有公司董事时，多智能体通过任务拆分并行搜索成功完成，而单智能体因顺序处理方式难以覆盖如此大的搜索广度，导致无法找全答案。

此外，多智能体架构能有效提升token使用效率。在BrowseComp评估中，token使用量单独解释了80%的性能差异，多智能体通过分布式上下文窗口，为复杂任务提供了更多推理资源。

工程化挑战与解决方案

Anthropic坦言多智能体面临token消耗高（为标准聊天的15倍）、协调复杂等问题，但通过针对性工程优化实现了规模化应用：

精细化提示词工程： 包括教会主导智能体精准委派任务，避免子智能体重复劳动；根据查询复杂度动态调整子智能体数量和工具调用次数；引导智能体采用“先宽后窄”的搜索策略，先探索全局再聚焦细节。
优化工具设计与选择： 为智能体提供明确的工具使用启发式规则，例如优先匹配用户意图、偏好专业工具而非通用工具；通过工具测试智能体改写工具描述，将任务完成时间缩短40%。
创新评估体系： 结合LLM作为裁判的自动化评估（从事实准确性、引用准确性等维度评分）与人工测试，兼顾评估规模与边缘案例覆盖。
保障生产环境可靠性： 通过持久化执行、错误重试与检查点机制应对状态累积型错误；采用全链路追踪简化调试；通过彩虹部署避免更新时中断运行中的智能体。

适用边界与未来方向

Anthropic明确了多智能体的适用场景：高价值、可并行、信息超出自上下文窗口、需对接多个复杂工具的任务。而编码等依赖强上下文一致性、任务关联性高的场景，仍非多智能体的理想选择。

其未来方向聚焦于异步执行优化，当前主导智能体同步等待子智能体完成的模式存在瓶颈，异步化将允许智能体实时协作与动态生成子智能体，但需解决结果协调、状态一致性等新挑战。

四、共识与通用原则：智能体构建的核心准则

尽管立场不同，Cognition与Anthropic在智能体构建的核心原则上高度一致，形成了行业通用的实践指南：

上下文工程是重中之重。 无论采用何种架构，动态维护正确时间的正确信息都是智能体可靠决策的关键，这需要超越简单提示词工程的系统性设计。
“读”与“写”任务的区分比架构选择更重要。 “读”类任务（研究、分析、信息收集）易于并行，更适配多智能体；“写”类任务（代码生成、内容创作、文件编辑）并行化易引发协调问题，更适合单智能体；混合任务应在架构上分离读写阶段。
可靠智能体需配套完善工具链。 仅靠优秀模型远远不够，还需耐用执行的基础设施（应对故障）、可观测性工具（方便调试）与科学评估体系（衡量核心指标）。
兼顾经济可行性与模型演进。 多智能体的高token消耗要求任务价值与成本匹配；同时模型迭代速度极快，不应过度设计复杂方案，需为未来更简洁的解决方案预留空间。

五、结论

AI智能体的架构选择，本质是任务特性与技术能力的匹配问题。单智能体凭借上下文连续性与可靠性，在时序依赖型“写”类任务中占据优势；多智能体则以并行化与扩展性，成为复杂“读”类研究任务的最优解。

Cognition的警示揭示了多智能体在上下文管理与协调上的固有挑战，提醒行业避免盲目跟风；Anthropic的实践则证明，通过精细化工程设计，多智能体能够在特定场景下实现性能突破。两者的共识更指明了行业方向：无论架构如何选择，上下文工程、任务适配、工具链建设与经济可行性，都是智能体从原型走向生产的核心考量。

随着模型能力的持续提升与工程技术的不断成熟，单智能体与多智能体的边界可能进一步模糊，但“为任务选择合适工具”的核心逻辑将长期不变。未来的智能体系统，或许会是融合两者优势的混合架构，在不同任务阶段动态切换模式，最终实现更高效、更可靠的智能协作。

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