你可能会对此感到惊讶，但值得重新审视：更多的代理并不意味着更好的解决方案。这是一个在AI讨论中不断出现的根本误区。

我们以前也见过这种模式。二十年前，CPU行业深刻认识到，仅仅增加核心数并不能提升性能——优化和架构才是关键。同样的原则也适用于今天的多代理系统。

真正的答案很少仅来自学术论文。什么才是真正推动进步的？迭代。试验。失败、学习、再尝试。突破就发生在这里。代理设计中的理论与实践之间的差距比大多数人想象的要大，只有通过实践测试才能弥合。

如果你在代理部署或分布式系统中遇到类似挑战，前进的道路不是盲目扩展——而是理解你在优化什么。