在多智能体系统的想象中，我们常常看到这样一幅图景： 多个 AI 智能体分工协作、彼此配合，像一个高效团队一样攻克复杂任务，展现出超越单体智能的 “集体智慧”。
静态编排 VS 动态编排，谁是多agent系统最优解？通常来说，面对简单问题，采用react模式的单一agent就能搞定。可遇到复杂问题，单一agent就会立刻出现包括但不限于以下问题：串行执行效率低：无法同时完成并行的子步骤（如 “同时爬取 A、B 两个网站的数据”）。
就在最近，由耶鲁大学唐相儒、王昱婕，上海交通大学徐望瀚，UCLA万冠呈，牛津大学尹榛菲，Eigen AI金帝、王瀚锐等团队联合开发的Eigen-1多智能体系统实现了历史性突破
人工996，智能体就能做了！刚刚，「基础设施智能体蜂群」正式诞生，多智能体系统，打造感知-决策-执行闭环，彻底颠覆传统运维模式。从此，智能体专业团队加持，集群排障效率起飞。
让智能体组团搞深度研究，效果爆表！
近年来，以多智能体系统（MAS）为代表的研究取得了显著进展，在深度研究、编程辅助等复杂问题求解任务中展现出强大的能力。现有的多智能体框架通过多个角色明确、工具多样的智能体协作完成复杂任务，展现出明显的优势。
京东云于今年 7 月正式开源了JoyAgent‑JDGenie，这是业内首个“完整产品级”通用多智能体系统——覆盖前端／后端／智能体框架／执行引擎以及众多子 Agent（如报告、代码、PPT 智能体）；在权威 GAIA 基准测试中取得 75.15% 整体准确率，，显著超越 OWL、OpenManus 等同类开源产品。
LLM 智能体的时代，单个 Agent 的能力已到瓶颈，组建像 “智能体天团” 一样的多智能体系统已经见证了广泛的成功
Anthropic 前两天发了一篇文章，重点讨论了他们是如何通过多智能体系统来构建 claude 的“深度研究功能”。
昨天最热的的两篇文章是关于多智能体系统构建的讨论。 先是 Anthropic 发布了他们在深度搜索多智能体构建过程中的一些经验，具体：包括多智能体系统的优势、架构概览、提示工程与评估、智能体的有效评估等方面。
