在关于 Multi-Agent 的讨论里，总是充斥着各种"角色设定"：Planner、Coder、Reviewer、Writer……

这些角色像流水线工位一样被精心分配，专业的Agent做专业的事，人类团队就是这么协作的，专业的分工产生效率已经成为了默认的事实。

但如果我们的思考再深入一层，人类的分工是要解决什么问题呢？

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一、 被高估的"技能"，被低估的"记忆"

让我们先承认一个让很多 Agent 框架尴尬的事实：AI 其实是"全能"的。

你给一个 LLM 装上代码解释器，它能写代码；装上浏览器，它能上网调研；装上计算器，它能做数学。所谓的"Coder Agent"和"Researcher Agent"，在底层能力上并没有本质区别——它们都是同一个大模型，只是被塞进了不同的 System Prompt。

这和人类团队截然不同。

人类之所以需要分工，是因为学习时间的刚性约束：一个人不可能同时精通心脏外科和刑事辩护。我们用"技能"来切分职责，是迫不得已——因为技能的边界是刚性的，需要数年甚至数十年才能跨越。

但 AI 的技能边界是弹性的。你只需要换一套提示词，“刑事律师"就能瞬间变成"心脏外科顾问”（当然，你不会真的让它给你开刀）。

那么问题来了：既然技能可以随时切换，我们为什么还需要多个 Agent？

答案藏在另一个地方：不是技能，是记忆。

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二、 记忆即身份

可以思考一下这个问题：一个在公司干了五年的"老员工"，和一个刚入职的"行业专家"，谁更可靠？

从技能栈来看，行业专家可能更强——更新的方法论，更广的视野，更漂亮的履历。

但任何在真实组织里待过的人都知道：老员工可靠，不是因为会得多，而是因为他见证过系统是怎么一步步长成这样的。

他知道那个看起来很蠢的 if-else 是为了修复三年前的一个生产事故；他记得那次重构为什么最后放弃了；他清楚这个客户有哪些雷区不能踩。

这些东西，没法写进文档，没法通过培训传递。它们是不可压缩的经历。

技能可以复制粘贴，但"踩过的坑"没法转让。

定义一个专家的，从来不是他的技能栈（Skill Set），而是他的经历（Memory）。

而这个类比对于 Agent，同样适用。

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三、 上下文分片：多 Agent 的真正价值

回到我们的问题：既然一个 LLM 什么都能干，为什么还要拆成多个 Agent？

答案是：为了隔离上下文。

这里的"上下文"，指的是 Agent 的 Context Window——它在处理当前任务时，能"看到"和"记住"的所有信息。

在之前的文章《软件设计的第一性原理》里，我提出过一个观点：无论是人类大脑还是 AI 模型，处理能力都受限于上下文窗口。 即使是号称百万 Token 的超长上下文模型，研究表明其"有效上下文"远小于宣称值——注意力会稀释，噪声会累积。

这就引出了多 Agent 的真正价值：Context Sharding（上下文分片）。

想象一下：

• Project Agent：它的记忆里只有代码库、PR 记录、架构文档、技术决策的历史。
• Life Agent：它的记忆里只有你的日程、家人的喜好、健康数据、待办事项。

它们的"能力"是一样的——都能写代码、都能联网、都能做规划。但它们的"注意力焦点"被物理隔离了。

当你问 Project Agent "这个功能怎么实现"时，它调取的是项目历史，给出的是符合代码风格的方案——而不会突然幻觉出你的购物清单。

当你问 Life Agent “周末带女儿去哪玩"时，它调取的是家庭偏好，推荐的是她喜欢的地方——而不会用 Clean Architecture 的术语来分析游乐场的"关注点分离”。

隔离记忆，就是隔离噪声。

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四、 从"分工"到"分心"

人类团队的协作模式，建立在一个假设之上：每个人的脑容量有限，且不可并发。

所以我们需要开会同步信息，需要文档传递上下文，需要"接口人"在部门之间翻译。组织架构的本质，是在有限带宽下的信息路由方案。

但 AI 不一样。AI 可以并发，可以克隆，可以瞬间切换。

那为什么我们还需要"多个"Agent，而不是一个"超级大脑"装下所有信息？

原因和人类一样：注意力是稀缺资源。

哪怕上下文窗口再大，当信息量超过某个阈值，模型的推理质量就会下降。不是因为"找不到"，而是因为"用不好"。就像你在一个嘈杂的酒吧里，哪怕听力完好，也很难专注于一场深度对话。·

多 Agent 的本质，不是"分工"（Division of Labor），而是**“分心”（Division of Attention）**：

• 把庞大的世界信息切分成高内聚的"上下文块"
• 每个 Agent 守护一个块，保证在这个块内的注意力密度最高
• 需要跨块协作时，通过消息传递（而非共享记忆）来交换信息

这就像人脑的"专注模式"：当你深度写代码时，你的意识里没有晚饭吃什么的信息——不是忘了，而是被暂时"屏蔽"了。多 Agent 架构，就是在帮 AI 也做到这件事。

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五、 聊天：最自然的协作界面

如果每个 Agent 都是一个"上下文孤岛"，它们之间怎么协作？

答案是：通过消息传递，而非共享记忆。

通俗的说就是聊天，你可以跟每个Agent有个聊天窗口，也可以关于一个任务把几个Agent拉到一个群里。它们不共享上下文，但可以通过你——人类——来传递必要的信息。

你可能会问：那如果我需要一个 Agent 访问另一个 Agent 的记忆呢？

答案是：你需要显式地"搬运"。

这看起来像是一种"退化"——为什么不直接打通所有记忆？但这恰恰是设计的核心：强制显式的信息传递，就是在强制你思考"什么信息是真正必要的"。

就像微服务用 API 而非共享数据库来通信一样。网络带宽的限制，逼迫你定义清楚"什么可以传递，什么不应该传递"。

IM 变成了不同上下文块之间交换信息的总线。

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六、 结语：你的"数字分身"团队

未来的个人 AI 助手，不会是一个无所不能的"全知全能者"。

它会是一个团队——由多个"只记得某一面生活的你自己"组成。

• 那个极致专注代码的自己
• 那个体贴入微的父亲自己
• 那个天马行空的研究者自己

它们共享能力，但各守一片记忆。它们不需要"开会"同步信息，因为需要跨域的信息自然会通过你的对话流动到该去的地方。

我们不需要组建一个由"陌生人"组成的团队——那些叫 Planner、Reviewer、Writer 的"工位标签"。

我们需要的，是不同状态下的自己。

让记忆决定角色，让消息连接分身。

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