对于设计 AI 产品而言，了解技术演变的趋势非常重要。这样做有两个好处，第一是可以让你的产品更符合未来技术的能力，进而长久的存在下去，另外一个好处是，可以避免你的产品因为模型能力提升被覆盖掉。这一篇中，我将尝试对多Agent平台技术未来 5 年的演进做一个判断，希望可以给大家一个启发。另外，欢迎大家就不同的看法进行讨论。
在这一篇中，我们主要讨论未来 5 年内多Agent平台的两大发展趋势：（1）多Agent 平台的技术架构演进，以及（2）模型能力的提升。
技术架构的演进
分布式与协作框架
多Agent架构正从简单的设置演变为更加分布式、分层和混合的框架，以协调大量Agent。近期的研究将这些架构分类为 扁平式（点对点）、分层式（树状监督）、团队式、社会式 或 混合式，每种架构在可扩展性、灵活性和效率上各有权衡。未来的平台可能会结合这些模式，使Agent能够根据不同任务进行自组织。新框架展示了如何将Agent组织成动态网络或专业化小组，以提升集体问题求解能力。随着系统规模扩大，这种分布式方法预计将增强系统的鲁棒性和性能。
Agent间通信的改进
高效的通信是多Agent协作的核心。当前研究正推动Agent间通信协议向更自适应、稳健且高效利用带宽的方向发展，特别是在Agent数量增长的情况下。关于基于 LLM 的多智能体系统（MAS）的研究强调，系统级设计（即Agent如何通信以及它们共享哪些目标）和内部通信策略必须进行优化，以实现真正的集体智能。
当前的趋势表明，自然语言正在被用于Agent之间的对话，使其能够以人类可理解的方式进行协商与协调。新兴研究表明，结构化消息传递、共享“黑板”记忆，甚至隐式信号都可以被利用，以减少误解并提高协作效率。在未来五年内，我们预计将出现标准化的通信框架，使异构Agent（可能采用不同的模型或承担不同的角色）能够更无缝地进行交流。这包括冲突解决和共识协议，使 AI Agent群体能够在实时决策中进行更高效的协调。
强化学习与自我优化系统
多智能体强化学习（MARL）将继续成为训练Agent群体，使其通过经验不断改进的关键技术。MARL 已经展现出在可扩展性和鲁棒性方面的优势，使Agent能够在共享环境中共同学习协调策略。
未来，研究人员正致力于使 MARL Agent在部署后变得更自适应和自我优化。一个值得关注的趋势是将 基于 LLM 的推理 整合到强化学习（RL）循环中——Agent可以在训练过程中交换信息或学习通信协议，以提升协作能力。例如，语言条件 MARL 正在被探索，使Agent能够发展出一种共享的“语言”来协调策略，结合深度强化学习（Deep RL）与类人通信的优势。
在未来五年内，我们预计会出现以下重要进展：
多智能体自博弈（Self-Play）技术：Agent通过相互对抗或协作来提升自身能力；
元学习（Meta-Learning）：Agent学会优化自己的学习算法，提高学习效率；
终身学习（Lifelong Learning）：Agent团队能够在多Agent环境中动态适应新任务。
这些自我优化能力将由将 MAS 视为一个不断进化的生态系统的新型架构所支持，可能引领我们迈向人工集体智能（Artificial Collective Intelligence），即Agent群体整体的学习能力超越个体能力的总和。
模型能力的提升
增强推理、自主性与适应性
未来的多Agent平台将具备更深层次的推理能力和更高的自主性。大型语言模型（LLMs）已被用于自主Agent的“大脑”，支持其执行复杂的规划和决策任务。将 LLM 与长期记忆和规划模块结合，可以打造出能够规划、记忆并进行类人适应的Agent。
例如，近期的生成式Agent实验表明，多个基于 LLM 的Agent在沙盒环境中可以自主模拟可信的社交行为（如仅凭初始提示就共同组织一场聚会），展现出涌现的协作能力与适应性。
在未来几年，我们将看到Agent在理解上下文、推理多步问题和动态调整行为方面的能力进一步提升。当前，LLM 驱动的Agent已经能够推理目标并做出情境决策，而这些能力将通过更优的认知架构进一步优化。
具体来说，以下技术将得到更广泛应用：
链式思维提示：增强推理能力，使Agent能够进行更复杂的逻辑推导；
逻辑推理增强：提升Agent在推理问题上的准确性；
外部工具调用：让Agent可以调用计算器、代码解释器等外部工具，以提升执行能力。
这些技术的结合将进一步提升多Agent系统的自主性，减少对人类干预的依赖，使Agent能够主动判断任务需求并协作完成任务。
多Agent系统中 LLM 的演进
大型语言模型（LLMs）自身也在不断发展，以更好地支持多Agent环境。当前趋势表明，与其使用单一的大型通用模型，更倾向于部署多个专门化的 LLM Agent进行交互。基于 LLM 的Agent协作使其能够解决单个模型难以独立完成的任务，利用多样化的专业知识和集体问题求解能力。
此外，研究人员正开始解决当前 LLM 在多Agent环境中的局限性，将Agent视为一种数字物种，可能需要新的训练方法。一个关键挑战是，通用 LLM 设计初衷并非针对多Agent交互，因此可能导致：
产生错误信息或不一致性（幻觉），这些错误会在Agent间级联放大；
缺乏共识构建机制，导致决策不稳定或Agent之间难以达成一致。
未来的发展方向可能包括专为多Agent协作优化的 LLM 变体或微调模型，提升其在与其他 AI 交互时的可靠性。例如，正在探索能考虑其他Agent观点、维护一致的共享世界状态的 LLM。
通过调整模型架构和训练方法，AI 研究社区正努力打造更加协作透明、团队意识更强、适应性更高的 AI “团队成员”。
微调、提示工程与Agent专精化
随着多Agent平台的成熟，我们正在看到越来越多的趋势聚焦于针对特定角色和任务对模型进行定制化。与“通用型”Agent不同，当前的发展方向是Agent专精化——每个Agent通过微调或提示配置，被设计为擅长完成某一特定职能，并在一个协调框架中协同工作。
近期的研究框架，如 AgentVerse 和 MetaGPT，就明确为不同Agent分配了不同角色（例如一个Agent担任规划者，一个担任编码者，另一个担任验证者），这种做法显著提升了系统的整体效率和输出质量。通过利用每个Agent的独特专长，整个系统能比单一的通用Agent更有效地解决问题。
这一策略在“对齐”方面也带来了优势：当每个Agent的职责明确、范围狭窄（通过微调或精心设计的提示词定义），它们的行为更可预测，也更易于监控。
我们预计未来会出现更强的提示工程技术，让开发者可以在无需重新训练模型的前提下，灵活地塑造Agent的行为特征（例如设定其个性、优先级、谈判风格等）。少样本提示和高级指令微调将实现即时专精化，使Agent能够根据任务需求快速切换角色。
此外，研究者也在探索Agent角色的自动分配方法——例如，2024 年的一项研究提出了一种“自动Agent生成”框架，可以在一个大任务中自动生成处理子任务的专用Agent。
总之，未来五年我们很可能会看到越来越多模块化、可定制的Agent设计，每个Agent都是经过微调或提示工程优化的专家型Agent，协同工作，各司其职，发挥所长。
