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6月30日晚，AI龙头Anthropic推出了专为科学研究打造的新产品Claude Science，这是一款类似于编程工具Claude Code的AI工作台。简单来说，Claude Science是一套专门为科研需求打造的多智能体架构，能自动生成多个子代理并分配他们进行科研任务。
多智能体系统正在从学界走向业界。 在 Coding、Research 等真实场景里，越来越多系统不再只依赖单个 agent，而是由多个 Agent 分工协作：有人负责规划，有人负责检索，有人调用工具，
最近，一个来自清华大学与中山大学的团队（Rath Team）把他们的解法开源了，叫OpenRath：这是一个像PyTorch的多智能体、多会话运行时。它的主张是：别再围着Agent转了。真正该被当成一等公民的，是Session。
多智能体协作对于解决复杂问题虽然具有巨大优势，但是其架构本质上易出现错误传播，因为由不正确的工作流生成或单智能体幻觉输出引起的错误会沿着协作链蔓延，影响最终结果。
近年来，大语言模型在数学、代码等任务上的表现不断刷新上限，但到了医疗诊断、故障排查这类真实世界任务里，真正困难的是让多个智能体在不确定的动态环境中持续协作推理。
早在 2023 年大模型快速发展期，哈工大张民教授立知大模型团队已开展多模态大模型驱动的视频内容创作智能体研究，并全球首发开源了电影制作智能体 FilmAgent 与动画片生成智能体 Anim-Director，受到国内外智能体研究者与文艺创作者的广泛关注。
全行业都在押注多Agent。
研究者开始尝试让 MoA 变稀疏。例如，一些方法如 Sparse MoA 会先让模型池中的所有模型生成回答，再通过额外的评审模型进行打分和筛选，只保留一部分模型进入后续协作。这样虽然减少了后续融合的负担，但本质上仍然绕不开一个问题：为了决定该选谁，系统还是得先让所有模型都推理一遍。
基于视觉语言模型（VLM）的多智能体系统（MAS）正成为复杂多模态协作的核心方案，却被一个致命痛点死死卡住：多智能体视觉幻觉滚雪球——单个智能体的视觉误判通过纯文本信息流逐级放大，早期细微错误最终演变成系统性崩溃。
围绕 Coordination Engineering 这一下一跳工程范式，他们发布了一套完整的多智能体协同技术体系：Agent Team 实现团队自主协作，业界首发 Team Skills 沉淀协作经验，Team Skills Hub 打通共享生态，Team Skills 自演进 驱动团队持续进化。