四条结构性规则，使并行智能体能够拆分、独立工作，并最终合并为一个连贯的结果。
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Adapted from @monokern我把 GPT-6-ASTRA 放进了 24 个智能体里。让它们运转起来很容易，难的是把它们的工作汇聚成一个决策，这才是真正考验系统的地方。 一个目标以整体形式进入系统。 系统找出其中可以独立推进的部分，将其拆分，并为每个片段分配各自的上下文、工具和完成条件。 智能体各自展开，并行工作，返回的是成果物，而不是聊天消息。 然后 Astra 必须把所有东西重新整合起来。 这正是大多数多智能体系统悄然失败的环节。 各个输出可以单独来看都是正确的，却依然无法融合成一个连贯的结果。两个智能体做出了相互不兼容的假设。三个智能体解决了同一个问题。还有一个在其决策已经失去意义之后才完美地完成了任务。 因此我加入了四条规则： - 只有当任务之间无需相互等待时，才进行拆分 - 每个结果返回时须附带证据、依赖关系和未解决的问题 - 合成智能体可以拒绝某个输出，并将其退回修复 - 临时智能体在合并完成后即行消失，而不是永久留存于系统中 最后这条规则对行为的改变，超过了增加任何一个新模型所带来的影响。 团队不再不断累积角色，而是开始围绕每个目标的形态来组建自身。 有时 Astra 变成三个智能体。 有时是二十四个。 有时正确的做法是保持为一个。 这种液态结构就是实际的执行状态：片段在委派阶段分离，在工作阶段独立运行，然后在最终答案组装时碰撞、融合。 我的看法是：在系统真正懂得何时拆分、以及如何重新整合之前，智能体数量不过是一个虚荣指标。 促成这次 Astra 实验的 Grok bot 蓝图，详见下方文章。
