雇佣可用的 Agent:构建多 Agent 组织

@andrewbusse
英语1周前 · 2026年7月08日
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TL;DR

Andrew Busse 概述了 AI 从简单的对话演变为能够协调复杂业务任务的多 Agent 集群的过程,并指出这需要一种新的人类技能:Agent 领导力。

当我们在 12 年前创办 Airtable 时,几乎所有与我们交谈过的投资者都告诉我们同一件事:你不可能为所有人构建一切。用例太多,覆盖范围太广。我们证明了他们错了。我们构建了一个横向平台,在零售、消费、金融服务、媒体等众多领域支持业务流程。

现在,我们将同样的理念应用于 Agent。

Agent 的下一个产品形态

回顾过去几年的主流产品形态。我们从 completionschat 开始,然后升级到了 agents。起初,Agent 需要被提示。现在,Agent 可以自主醒来,主动完成工作。

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迈向一个 Agent 舰队。

接下来是什么?我们相信下一个产品形态是舰队的编排:协调许多 Agent 之间的复杂工作,使其像组织的一部分一样行动。Agent 与 Agent 之间的协调,旨在处理更长期、更困难的任务。

现在,模型在长时间、开放式的任务上已经足够优秀,你可以开始应用真正的组织原则:将一个大型工作分解为不同范围的任务,将每个任务交给不同的 Agent,让它们来回交接工作。

真实案例:园林绿化公司

我们在 Hyperagent 上看到的一些最具创意的舰队,正来自传统的线下业务。以下是一个基于真实园林绿化客户的案例。

首先,客户提交一个咨询,附带杂乱的庭院照片、一些基本信息,以及一个报价和提案请求。

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由 Agent 处理的入站线索。

舰队自主启动

咨询信息落到 Sage(编排者)手中。Sage 读取输入信息,并像一个优秀的办公室经理一样进行初步判断:范围是什么?这是一个真实项目吗?这是一个值得跟进的优质线索吗?

Sage 认为值得跟进。它将任务交给 Surveyor(一个专门用于设计和报价的 Agent),并简要告知客户的需求。

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一个简单的 Agent 组织结构。

你不是在构建一个能做所有事情的 Agent。你是在构建一个组织,协调者将工作分配给最适合的专家,就像你将任务分配给你团队中最合适的人一样。

Surveyor 开始工作。Hyperagent 上的每个线程都在一个功能完备的沙箱 VM 中运行,因此 Agent 可以编写代码、操作文件,并使用真实工具。它使用类似 ffmpeg 的工具从客户的视频中提取出单帧画面,研究空间,并组装出一份高定提案:重新设计后的庭院效果图、一份真实的方案、一份真实的报价。

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报价与设计 Agent 在其自己的沙箱中运行

这样的提案,过去只有高端设计师或园林绿化公司才能制作,并且只为百万美元级别的客户服务。现在,一家小企业也可以为一个 10,000 美元的庭院项目发出同样质量的方案。

舰队向人类发出提示

一旦 Surveyor 准备好了方案和报价,工作就会回到人类手中进行审查。Sarah Guo 最近在文章中提到了这一点,我们认为她是对的:部署有用 Agent 的真正瓶颈不再是模型能力,而是负责制定政策、把控高风险决策的人类层面。向客户发送具有约束力的报价就是一个完美的例子。

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Agent 与业务所有者分享拟议的园林绿化改造方案。

因此,Surveyor 的工作通过 Sage 回传,Sage 直接向业务所有者发送消息,就像优秀的员工向上汇报一样。“这是线索,这是勘察结果,这是完整的方案和提案,这是我根据所有信息构建的报价。批准它,我就发送出去。”

提案呈现为一个交互式网页,包含改造前后的对比,这种效果在一年前对于一个接 10,000 美元工作的园林绿化公司来说是完全无法企及的。

舰队了解你的组织

有用的 Agent 必须实时学习,而不是等待下一次微调。反馈会被结晶为记忆和技能,持续累积。

在实际操作中,这就像在 Slack 或电子邮件中与队友进行普通的来回沟通。每次运行,舰队都会积累更多的内部上下文和专业知识。

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Agent 通过 Slack 收到的反馈进行学习。

舰队独立协调

一旦你拥有了几个能够相互对话的能干 Agent,大部分协调工作就不再需要经过你。将它们放在一个共享频道或 Slack 群聊中,它们可以直接来回交接工作。Sage 向 Dispatcher 标记某件事,它们自行解决并继续推进。你可以观察整个过程,并在你想介入时随时加入,但大多数时候你不需要。工作在你需要从一个 Agent 向另一个 Agent 转达消息之前就完成了。

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你从连接每个 Agent 的“导线”,变成了在需要做决策时阅读线程的人。

监督你的舰队

当 Agent 具备了独立能力并相互协调时,人类的工作几乎完全转变为为它们扫清障碍。编码领域经历了这一过程,我们即将在所有知识工作中看到这一幕。

首先是单人编码:单线程,一个文件,一个问题,一个人。然后是 GitHub Copilot 早期的自动补全,这实际上是 completions 形态在编码上的应用。接着是 Cursor 最初的聊天体验,你可以与一个 Agent 对话,它进行更复杂的编辑。现在,我认识的最优秀的 Agent 开发者,大部分时间都在监督一个舰队,如果在睡觉时不让 Agent 们处理一些任务,感觉就像让整个团队闲置一样。

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Agent 在看板上推进自己的工作。

这改变了你需要的界面。你需要一个控制面板:一个地方,让你一眼就能看到每个 Agent 正在做什么,被什么卡住了,以及谁在向谁交接工作。工作变成了放大视角,同时观察整个系统,就像在 SimCity 中俯瞰所有正在运行的事物,而不是聚焦于任何单一任务。

你的新工作

Agent 正在加入你的组织架构图。现在最需要学习的技能是,如何监督和领导一个 Agent 舰队。设计 Agent 的组织结构,培养上下文层,让每一次交互对它们都清晰易懂,并定义你真正需要参与其中的时机。

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