
## 1. 背景：从单体到群体

- 2025年，Agent（智能体）成为AI主流形态，具备规划、拆解任务、调用工具的能力。
- 复杂问题下，单体智能（单Agent）能力有限。
- 类比人类文明跃迁：**关键不是更聪明的个体，而是分工与协作**。
- 因此，AI下一步进化方向：**从强单体Agent转向多Agent集群协同工作**。

## 2. 主流多Agent方案概览

| 厂商/产品 | 方案名称 | 特点 |
|----------|----------|------|
| Claude Code | Agent Teams | 子Agent共享上下文，可互相通信，但静态角色、Token消耗大 |
| Kimi | Agent Swarm | 上下文物理隔离，支持动态并行，开箱即用 |
| OpenAI (GPT-5.3 Codex) | 多Agent交互（暗示） | 正在向多Agent方向迭代 |

## 3. 单Agent到多Agent的演进路径（以Claude Code为例）

| 模式 | 工作方式 | 局限性 |
|------|----------|--------|
| 单Agent | 一个窗口串行执行多任务 | 上下文过长 |
| 手动多窗口并行 | 用户手动拆分任务，多窗口并行 | 冲突需手动协调 |
| Subagents（子Agent） | 主Agent控制多个子Agent，独立执行后汇总结果 | 子Agent间无法通信，适合低耦合任务 |
| Agent Teams | 主Agent通过共享任务清单分配任务，子Agent可互相通信、并行申领任务 | 上下文完全共享，Token爆炸；角色固定，无法中途动态扩容 |

## 4. Agent Teams 的核心问题

1. **Token量爆炸**  
   - 所有子Agent共享完整上下文，每轮提示词包含所有历史消息。  
   - 任务越长，Token消耗越大（对比Subagents：仅返回总结，上下文可控）。

2. **缺乏弹性并行能力**  
   - 团队成员在任务开始时固定，无法根据工作量**动态扩容**。  
   - 例：原本由单个Agent负责的批量生成任务（如100张图），不会临时裂变成多个并行Agent。

## 5. Kimi Agent Swarm 的解决方案

### 5.1 架构差异对比

| 特性 | Agent Teams (Claude Code) | Kimi Agent Swarm |
|------|---------------------------|------------------|
| 上下文管理 | 全局共享，所有历史可见 | **物理隔离**：子Agent仅负责局部子任务，结果总结后返回主Agent |
| Token消耗 | 高（随任务增长爆炸） | **最低**（聚焦+总结机制） |
| 并行能力 | 静态角色，无中途扩容 | **动态并行**：主Agent根据工作量实时创建/调整子Agent数量 |
| 易用性 | 需配置环境、安装Skills | 自带虚拟机（Kimi's Computer），生图/搜索/代码/网页开箱即用 |

### 5.2 关键技术

- **PARL（并行代理强化学习）**：Kimi K2.5 模型训练时引入，使其具备**动态编排**能力，能像项目经理一样现场“摇人”。
- 效率对比：并行执行相比传统串行，效率提升 **4倍以上**。

## 6. 总结

- **核心理念**：AI进化方向不是更聪明的大脑，而是更高效的**群体协作**。
- **本质转变**：多Agent协同使AI从“工具”转变为“队友”。
- **发展意义**：这种集群协作模式可能是通往**通用人工智能（AGI）** 的重要路径。
