@hanakoxbt: 你的两个智能体并没有在协作。第二个正在重做第一个的工作。从轨迹中看起来像团队合作…
摘要
讨论了多智能体LLM系统中的一个常见失败模式:交接总结丢失了证据,导致重复工作。建议传递工件(文件、模式、捕获的响应)而不是描述性文字总结,以保留上下文。
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缓存时间: 2026/08/04 14:10
你的两个智能体并没有在协作。
第二个正在重复第一个的工作。
从轨迹上看,这像是团队协作:两次干净的交接,一个答案。
实际发生的是:智能体A为六项发现付出了代价,而智能体B只继承了一句话。
两个智能体无法共享同一个窗口。这不是框架的限制,而正是机制的全部。
所以第一个做总结,第二个继承总结。
A阅读了文档,发送了一个null字段,收到400,尝试了批处理路由,得到404,最后弄清楚端点需要ISO日期和认证头。
那六项发现中有五项各自消耗了一次工具调用。
传过去的只有一行:使用v2、ISO日期、不要null。
400没有传过去。引发它的请求、响应体、以及已经被排除的路由,同样都没有传过去。
为什么这比有损摘要更糟
并不是B不信任那句话。它完全相信这句话。
问题在于,一个没有证据支撑的结论,无法从中进行推理。
B只有一句“null会被拒绝”,却没有证明这一点的失败案例。所以当它第一次遇到那个句子没有覆盖的边界情况时,它没有任何可用的依据。
而有缺口的智能体会做任何智能体都会做的事:它去查证。
查证意味着:读同一份文档,发同一个null字段,收到同一个400。
等到B到达A已经到过的地方时,这段路已经付了两次钱。
真正该怎么做
传递产物,而不是散文。一个文件、一个模式、一个捕获的响应。这些东西在交接时能完好无损地留下来,因为它们不是证据的描述,它们就是证据。
把失败的东西也记下来,而不只是成功的。已被排除的路径,正是能防止下一个智能体重走这些路的部分。
检查总结是写给谁的。写给人类的总结读起来像报告;写给下一个智能体的总结读起来像规格说明——它们是两种不同的文档。
而在拆分工作之前,先问问:第二个智能体需要看过什么?如果答案是第一个智能体看过的大部分内容,那你并不是有两个智能体。你有一个智能体和一次昂贵的失忆。
这也是为什么在这里衡量最终答案毫无意义。两次运行最终都是正确的。重复劳动只有在轨迹中才能显现。
先把这些保存下来——然后阅读下面的评估设置。
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