多智能体架构收益受模型训练目标制约

一位从业者称，未针对多智能体场景专门训练的模型，在相同 token 预算或耗时下，采用多智能体架构大概率没有收益，甚至表现更差。 这一开发者经验判断认为，智能体效果瓶颈可能更多源于模型的训练目标，而非编排框架本身；其适用前提是底层模型未接受过多智能体场景的专门训练。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。