过去一年，“多智能体系统（MAS, Multi-Agent System）”成为 AI 世界最热门的方向之一。

大量框架和产品开始同时出现，其中最著名的显然就是Claude Code和Codex，这步确实也赚钱，但这路其实不一定对！

互联网早期是门户，最终不是啊！

至少我们要知道还有个完全与此并行的路。

今天我们要说的是除了：“多个 AI Agent 如何协作完成复杂任务”，还有哪条路线存在。

先总结下大家比较热衷也比较熟悉的这条路。

直播可以聊一点点这个话题，但不太想完全说这个，本来人就不多，我担心给播没了...

第一条路线：Harness式 MAS

这是当前主流的 MAS 方向。它的本质是：“多个 AI 角色协同完成任务”。例如：

• 一个 Agent 写代码
• 一个 Agent 做测试
• 一个 Agent 做规划
• 一个 Agent 做搜索
• 一个 Agent 做审查

它们彼此配合，形成一条自动化工作流。这类系统的核心特点是：

• 共享上下文
• 共享目标
• 中心化调度
• 临时角色
• 无长期身份
• 无持续利益
• 无真正所有权

本质上，它更像：Workflow Engine（工作流引擎），加上Ontology其实只不过是把工作流变的灵活和复杂了，不改变这个本质。

它不是Society（社会），所以今天大部分 MAS，本质就是LLM Orchestration，即一个大模型，调度多个子角色完成复杂推理。

这里的 Agent，更像：

• 可调用的函数
• 带人格的工具
• 任务节点

它们存在的意义是提升单个任务的完成效率，因此带Harness MAS 的关键词是（每个都热过，甚至可能还绕回来）：

• Prompt Engineering
• Context Management
• Task Routing
• Tool Calling
• Planning
• Memory
• Workflow

本质上我觉得仍属于软件工程问题。所以当年擅长编程的老登们都重获新生。这些东西要控制好，没点编程功力，没有足够好的抽象能力，其实很难搞定。

搞不定，大模型就会像大圣一样，时不时出来就给你一棒子。

“Harness”这个词用反了

老登的春天

第二条路线：Protocol-Native Agent System

但还有另一条路线，这条路线几乎没啥人提。我在马上要出的新书里面写了一点，不过这条思路其实以无人公司为前提，没深度体会无人公司，容易不好理解。

这条路线的核心，不再是多个 Agent 完成任务。而是“每个人拥有自己的 Personal Agent”或者“每个人拥有自己的专属的无人公司”。

这是一个极其巨大的变化。因为当 Agent 真正属于“个人”时，Agent 的性质会发生根本变化。

它不再是task-scoped （任务级实例），而会变成identity-scoped （身份级实体）。这是模型帮我诌出来的俩词，我整半天整不出英文是什么。

这里的核心想表达的其实是决策主权，PersonalAgent和无人公司同一般系统最大的差异在于他们需要有某种主权，否则后面说的本质不成立。无人公司和无人系统的区别也是在现金流上的主权问题。

也就是说未来的 Personal Agent或者无人公司需要具备下面这些特征：

• 有长期记忆
• 有持续身份
• 有偏好
• 有资源
• 有权限
• 有历史
• 有关系网络
• 有利益边界
• 有代表性（代表“你”）

它不再是一次性的 AI Tool。而是持续存在的拥有某种主权的代理人格。

双原生架构，不用错AI的关键

从“软件模块”变成“数字社会”

一旦进入 Personal Agent和真正无人公司的 世界，整个系统哲学会彻底改变。因为Agent 不再：

• 属于同一个模型
• 属于同一个公司
• 共享同一个上下文
• 拥有同一个目标

于是系统之间的协作，无法再依赖（这个当前热词列表可以延展更长）：

• Prompt
• Workflow
• Shared Context

而只能依赖协议（Protocol），这意味着：AI 世界的核心，会从Prompt Engineering 转向Protocol Engineering。也意味着当前各种热词都没啥意义了。

为什么协议会成为核心？因为当海量 Agent 独立存在时，它们之间必须解决：

• 身份确认
• 权限边界
• 信任机制
• 委托关系
• 协商机制
• 激励机制
• 声誉系统
• 价值交换
• 能力声明
• 长期契约

这些需求和现在的面向任务的多智能体的需求不一样啊。此时Agent 之间的交互已经不再是API Call 而更像Institutional Interaction （制度性交互）。有主权，就有权利和责任复杂交织的体系。对于人类这是契约法律等等，对于智能体呢？

这就是为什么前面说这会构建完全不一样的多智能体系统，在这里MAS 的本质从分布式软件系统变成数字社会系统。

哲学笔记（7）

“协议即组织”

在传统互联网中协议的作用是数据通信，发送和接收端约定彼此间说话的格式。例如：

• TCP/IP
• HTTP
• SMTP

它们定义的是数据如何传输。而区块链世界里，协议进一步演化为：协议即状态计算。比如：以太坊的本质并不仅仅是消息传递，而是全网共同执行状态转换规则。这样一来所有节点：同样输入 → 同样执行 → 同样状态，协议第一次成为共享状态机。

但到了 Agent Society 阶段，协议还会继续升级。未来的协议不仅定义：

• 通信
• 计算
• 更定义：
• 协调
• 权限
• 激励
• 身份
• 组织关系

这显然是全新的权责体系，于是协议会开始承担“组织”的功能。最终演化为：Protocol as Organization（协议即组织）。

我们来做个表来对比前面说的两种 MAS 的根本差异：

“智能”之后

今天很多人认为AI 最大的问题是：

• 推理能力
• 模型能力
• 长上下文
• 多模态
• Agent 执行

这些确实形成当下的挑战，但我真的相信所有这些很快会被解决，但真正进入 Agent Society 后，最困难的问题可能变成：自治实体之间如何长期协同。

开普勒当年因为三定律被尊称为天空立法者，而这里属于Agent的法律是什么呢？当主权被部分分离，这是无可回避的问题。

因为未来：

• Agent 会拥有不同目标
• Agent 会拥有不同世界模型
• Agent 会拥有不同利益
• Agent 会拥有不同记忆
• Agent 会拥有不同价值体系

于是未来真正困难的，不是“让 Agent 会说话”，而是“让 Agent 对世界形成可协同的解释”。

这意味着：Ontology、Semantic Protocol，这些曾经被互联网忽视的领域，会重新成为核心。现在有点苗头，Ontology（本体论）这么诡异的词汇，现在竟然快变成工程大众词汇了。实在是让人大跌眼镜的事。

Palantir之秘

公司可能只是“Agent联合”

进一步推演下去未来的“公司”甚至未必是人类组织。（老看我文章的同学，大家是不是似曾相识，无人公司的高端局出现了）而可能是大量 Personal Agent 的协议联盟。

例如：

• 你的 Agent
• 我的 Agent
• AI CFO
• AI Lawyer
• AI Sales
• AI Factory

通过协议动态组成组织。组织不再是固定结构，而是可实时重组的 Agent联合。

因此未来很多系统，可能不再是软件在运行，而是正在变成：组织在计算，而这也许才是真正的：智能原生文明。

最后我用一张AI画的图来总结下全篇的内容：

(总结的属实比banana好）

我建立了一个AI本体论的“宇宙”

策马长风春意老，苍黄世态客行迟。

本文来自微信公众号“琢磨事”，作者：李智勇