#多智能体系统#AI工程化#任务架构设计#LLM应用优化#一人公司技术选型
多智能体不是越多越好，DeepMind揭示协作瓶颈与架构选型法则
DeepMind用180种配置实验证明：盲目堆智能体反而降低性能，必须按任务特性匹配架构。 解决AI开发者“以为加Agent就能提效”的认知误区，提供可量化的架构选择依据。 首次建立预测模型（R²=0.513），能根据工具数、可并行度等指标推荐最优架构，准确率87%。
落地难度
4.0
搞钱系数
4.0
综合指数
4.0
核心亮点
- 是什么：DeepMind用180种配置实验证明：盲目堆智能体反而降低性能，必须按任务特性匹配架构。
- 核心解决：解决AI开发者“以为加Agent就能提效”的认知误区，提供可量化的架构选择依据。
- 为什么重要：首次建立预测模型（R²=0.513），能根据工具数、可并行度等指标推荐最优架构，准确率87%。
落地难度分析
对一人公司而言，实现完整多智能体架构成本高（需协调器/通信层/错误熔断），但核心洞见可低成本复用：用‘是否可拆解+是否顺序强’两条规则快速判断该不该上多Agent，避免踩坑。
盈利潜力分析
买单群体: AI SaaS产品开发者、自动化流程顾问、企业效率工具独立开发者 思路: 1）封装“架构诊断器”作为付费插件，输入任务描述自动推荐SAS/集中式/混合式；2）为Notion/Airtable等平台开发“防错误级联”智能体模板；3）给中小团队卖“轻量级协调器”中间件，只保留验证瓶颈功能。