IXThinker·2026-04-23 19:40

多智能體系統規模擴張的穩定性成焦點

大語言模型驅動的多智能體系統快速普及，但部分架構能支撐長鏈多步驟任務，部分卻在規模擴大後失穩失效。最新綜述系統回答系統為何能擴展、為何失穩，並提出通信、分工、記憶與錯誤傳播等關鍵設計原則。

擴展悖論浮現

智能體市場與真實部署同步擴張，可用智能體數量和類別持續增長。然而成員愈多不等於能力愈強，實踐中常見通信成本暴增、角色重疊、任務漂移與錯誤級聯放大，令大規模系統反而不如精簡編排。