蔡超：多智能体，重塑软件未来的“必答题”

TL;DR：

Mobvista集团副总裁兼首席架构师蔡超，以其前瞻性的洞察力，将多智能体协作视为软件行业从“预设流程”走向“动态自治”的关键范式变革，而非仅仅是辅助工具。他强调，多智能体是应对当前大模型局限性、实现复杂任务高效可靠完成的“必答题”，并呼吁技术领袖把握这一早期探索的关键窗口。

在人工智能浪潮席卷全球的当下，技术迭代的速度令人目眩。然而，在诸多创新之中，Mobvista集团副总裁兼首席架构师蔡超提出一个颇具颠覆性的观点：多智能体协作，并非软件未来的“可选项”，而是“必答题”。这不仅仅是一句判断，更是一位资深架构师对技术演进深层次规律的洞察，以及对未来软件范式的坚定预判。

思想形成轨迹：从“全能助理”到“专家团队”

蔡超的思考，始于对大模型（LLM）能力边界的深刻理解。在过去两年，智能体（Agent）概念从实验室走向产业，掀起了一股热潮。然而，正如蔡超所言，单一智能体在面对复杂任务时，常常表现出“推理链条过长、能力边界模糊以及执行效率不足”的局限性。它们更像是一个“全能助理”¹，适合处理单一、明确的任务，但面对多变、复杂的现实世界，却显得力不从心。

正是基于这一观察，蔡超成为了多智能体协作的坚定倡导者。他将这种模式生动地比喻为一支“专家团队”¹——一个由多个具备专业能力、角色分工明确的智能体组成的协作网络。在这里，复杂的任务被拆解为独立的子任务，分配给具有不同专长的智能体，通过精妙的组织设计，不仅有效控制了任务复杂度，还通过智能体间的交叉验证，显著提升了系统的准确性和可靠性。

这并非偶然的趋势，而是“人们对于智能体应用领域需求的日益扩张及当前 LLM 的局限性”共同驱动的结果¹。蔡超认为，多智能体协作本质上是一种更高级的“context engineering”——通过任务分解和角色分工，巧妙地规避了当前大模型在上下文限制、推理错误传递和幻觉问题上的技术瓶颈。

他的这一前瞻性思考，也将在即将举行的QCon 2025技术大会上海站上进行深入阐述，主题为《从 Copilot 到 Autopilot：Multi-Agent 系统的思考与实践》²，这无疑进一步巩固了他在行业内的思想领袖地位。

架构师的智慧：挑战与协作的艺术

然而，从理论构想到实际落地，横亘着诸多挑战。蔡超敏锐地指出，传统软件系统拥有成熟的开发范式和可预期的行为，而多智能体系统在带来智能性和启发性的同时，也引入了更高的不确定性。这使得企业在技术实现、成本管控、组织采纳和数据安全等方面都面临着新的难题。

他一针见血地指出，多智能体协作最核心的技术难点并非通信协议或单个智能体的推理规划能力，而在于“如何根据具体业务场景，抽象出合理的角色分工与组织结构，并进行有效的任务拆分”¹。这本质上是一个“组织设计”问题，是如何让不同Agent的能力互补，避免冲突与冗余，并在高度动态的协作流程中进行调优与协调。

在实践层面，他分享了对主流协作框架的看法：

• CrewAI³：优势在于高度契合人类对团队协作的直觉认知，强调基于角色的高度结构化团队和任务设计，更易于匹配企业业务场景。它提供了强大的框架来自动化多智能体工作流，并支持可观测性等核心工程实践⁴。
• LangGraph⁵：采用节点、边/连接、状态等抽象，用状态图来建模工作流程，学习曲线较高。但其优势在于能够设计复杂的、严格可控的工作流程，提供了比传统LangChain在动态流程控制上更高的灵活性⁶⁷。

蔡超建议，对于常规企业应用场景可优先考虑CrewAI，而对于要求严格控制复杂流程的场景则可选用LangGraph。

当多个智能体同时运行时，如何避免冲突、冗余计算甚至“失控”行为？蔡超提出了协同机制设计的重要性，例如采用层级结构，由一个管理者/协调者Agent负责任务规划与分配，动态协调子任务，并通过Agent间的交叉验证来提升结果的正确性。在安全与合规方面，他强调，智能体应用首先是一个软件系统，需遵循常规的网络安全、数据安全及合规性要求。同时，针对生成式智能体引入的代码生成与执行、不可预测行为等额外挑战，需将智能体运行在沙箱环境、严格的权限管理、人工审核等可控范围内，尤其关注多智能体“分工对话”可能带来的信息泄露或权限绕过问题，确保协作不会成为新的攻击面。

丈量未来：效率、安全与生态构建

衡量多智能体系统的效率与可靠性，是落地过程中的关键。蔡超提及，在效率方面通常关注任务完成时间和Token消耗，而在可靠性方面则聚焦于系统的“准确率”和“一致性”¹。尽管业界有不少评估基准，但多聚焦特定场景，他认为更有价值的是“结合实际业务需求来设计自有 benchmark”¹，以便在真实应用场景下衡量表现。

对于产业生态的演进，蔡超持有开放且务实的态度。他认为，“闭源大模型 + 开放式多智能体生态”的组合已成为常态。他指出，不同的Agent可以根据自身角色和任务特点选择不同的模型——无论是开源还是闭源，实现“知人善任”。这种“能力由闭源模型提供，创新由开放生态驱动”的格局，正在随着Multi-Agent应用的兴起而加速形成。

范式之变：软件的未来形态

那么，多智能体协作究竟是未来AI系统的主流形态，还是特定领域的增强工具？蔡超给出了一个分阶段的预测：

“短期来看，Agent/Multi-Agent 更可能作为企业现有系统的‘增强工具’。”他认为，考虑到大多数企业仍在运行非Agent思维设计的遗留系统，全面重构需要时间和投入。因此，辅助决策、自动化协作和人机混合工作流的优化是更现实的初期应用场景。

然而，从长远来看，蔡超的愿景更为宏大：“Agent/Multi-Agent 将逐步演变为构建软件系统的新范式。未来企业应用的用户任务不再依赖人工编写固定逻辑，而是通过智能体的自主计划与协作来完成。”这意味着软件系统将从“预设流程”转向“动态自治”，彻底改变架构与交付方式。

对于企业CTO和技术团队而言，蔡超发出了一个明确的信号：现在正是进入多智能体协作赛道的“最佳时机”。他强调，目前相关的基础设施、框架和开发工具已具备一定成熟度，可在多个垂直场景中落地。此时入局，不仅能在应用层快速积累实践经验，也能在组织层面提前培养“智能体化”的系统思维，从而“占据未来竞争优势”¹。尽管生态仍在快速演化，标准化不足与成本控制是短期挑战，但他相信，“早期探索的价值远大于观望。”

蔡超的言语中，透着一股不容置疑的信念和深思熟虑的谨慎。他不仅是技术的实践者，更是趋势的洞察者。他提出的“多智能体是软件未来的必答题”，不仅是对技术的未来预判，更是对行业领袖们如何驾驭这场深刻变革的指引。在人工智能的宏大叙事中，蔡超正以一位架构师的视角，为我们描绘着软件系统从“被动执行”走向“主动协作”的未来图景。

引用

• 蔡超
• Mobvista
• 多智能体协作
• 软件架构
• 人工智能
• LLM局限性
• 范式变革
• 技术前瞻
• QCon