Agent Swarm

Agent Swarm不是一个AI单打独斗,而是多个AI智能体组成团队、同时行动,把一项任务拆分开来共同完成。

用公司组织来打比方就很好理解了。与其一个人从头到尾自己查资料、整理再写稿,不如让扮演"老板"角色的智能体按需即时"招聘"若干"员工"智能体,划分部门、分配任务,最后只负责汇总结果。这里的关键在于,这张组织架构图不是人事先画好的,而是系统根据任务内容当场自行设计出来的。

为什么要这样做?一个智能体如果长时间独自处理任务,记忆容量会被占满,不得不把前面的内容压缩、删减,这个过程中往往会丢失重要细节。Agent Swarm的思路就是:让多个智能体各自承担简短而集中的任务、分头处理,这样就能在不损失信息的前提下,应付规模更大、更复杂的工作。

常见的表述方式是:"基于Kimi K2.5的Agent Swarm可同时部署最多100个子智能体,执行超过1500次工具调用,速度比顺序执行快4.5倍。"

与常见的误解不同,这并不只是同时跑多个AI那么简单。Moonshot AI强调的重点在于,组织任务这件事本身是由系统而非人来完成的——投入多少个智能体、如何划分角色,都由智能体自行决定。

在支持Agent Swarm功能的服务中输入以下请求,就能直观感受到多个子智能体分工协作的方式。

1. 提出范围较广的调研任务。例如:"分别调查韩国20个地区的美食趋势,整理成对比表格。"
2. 要求从多个角度进行审视。例如:"请分别从投资人、律师、营销人员的角度评估这份商业计划书。"
3. 拿到结果后,与单个智能体依次处理得到的结果进行比较,观察速度和内容广度上有何不同。