谷歌重磅研究：多智能體非萬能藥！260組實驗揭開AI Agent的第一條縮放定律

• 谷歌研究團隊透過 260組受控實驗 證實，多智能體系統並非「越多越好」，其效果上限取決於任務本身的結構而非智能體數量。• 核心的 「對齊原則」 表明：多智能體在可並行任務中最高可提升81%性能，但在嚴格順序推理任務中卻會導致效果暴跌39%至70%。• 當任務涉及大量工具調用時，工具-協調權衡 會使額外開銷激增，壓縮單一智能體的思考空間。• 研究發現 架構本身就是安全機制，具備協調者的中心化架構能將錯誤放大率有效壓低，遠優於各自為政的獨立式架構。• 團隊成功訓練出能提前預測最優架構的迴歸模型，在未見過任務上的預測準確率高達87%。> 「模型越強，多智能體協作能撬動的收益也越大，前提是架構必須與任務結構嚴格對齊。」