人工智慧（AI）在近年來已經成為科技界不可或缺的一部分，而最近有一項突破性的進展——Anthropic 公司推出了多智能體研究系統，這是一種能夠大幅提升複雜問題探索效率的創新技術。這種技術的核心是多個 Claude 智能體之間的協同工作，讓 AI 從單一智能體的工作模式轉變為多智能體的協作。 多智能體系統的架構 Anthropic 的多智能體系統采用「協調者-工作者」（orchestrator-worker）架構，主要由一個「主導智能體」負責整體協調和策略制定。這個主導智能體就像專案管理員，負責分析用戶的查詢，分解任務並創建多個「子智能體」。每個子智能體都負責在不同維度上進行信息探索，例如搜索不同資料庫或使用特定的工具。這種並行處理的模式使得系統能夠高效地處理複雜的研究任務。 效率提升 使用這種多智能體系統，Anthropic 的 Claude 智能體在研究評估中表現出顯著的提升。測試結果顯示，與傳統單智能體方案相比，多智能體系統的效能提高了 90.2%。例如，在識別信息技術領域的標普 500 公司董事會成員時，多智能體系統通過任務分解成功地獲得了答案，而單智能體方案因為順序搜索效率低下未能完成。 應用場景 這一技術在多個領域中已經落地，包括軟件開發、商業策略制定、學術研究等。通過這種多智能體系統，Anthropic 能夠為用戶節省大量的研究時間，同時提供更高效、更準確的研究結果。 工程挑戰 雖然這種技術取得了顯著進展，但 Anthropic 的工程團隊也遇到了不少挑戰。首先，多智能體系統的代幣消耗較高，這意味著運行成本可能會增加。其次，系統需要在智能體之間高效地協調和分配任務，這對於當前的...