DeepMind 首发多智能体架构扩展定律：盲目堆智能体反降效
KyeGomezB · x · 2026-08-11
Google DeepMind 研究人员发布了针对多智能体系统拓扑结构的首个实证扩展定律。
研究发现，在无约束的框架下单纯增加子智能体数量，会增加通信噪音并降低整体任务准确率。为此，研究提出了多智能体扩展的五项结构性原则：
- 上下文分区效率：将长周期任务分配给专门的子智能体，防止单一模型性能衰退。
- 通信开销上限：智能体间的消息传递带来非线性协调成本，限制了去中心化群体的性能上限。
- 主从编排增益：将工作流结构化为受控的主从拓扑，允许系统扩展上下文容量而不受上下文饱和的惩罚。
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