MiniMax推出Mavis多Agent团队：让AI自己组队干活，用户只需当老板

事件概述

MiniMax推出全新Agent产品Mavis（MiniMax as a Jarvis），核心创新在于将单Agent升级为多角色Agent Team，包含Leader、Worker、Verifier三类Agent。用户只需给出目标，Leader自动拆解任务并分配给Worker执行，Verifier独立验收，通过多轮对抗式迭代交付结果。整个过程中用户无需反复输入“继续”或纠错。

核心信息

• 产品名称：Mavis，桌面端下载地址 agent.minimaxi.com/download
• 团队结构：Leader（统筹）、Worker（执行）、Verifier（验收）；Leader是用户的“第一话事人”，可指挥其他Agent
• 工作方式：Agent Team内部通过Team Engine状态机控制停止、重试、验证等逻辑，Worker与Verifier形成对抗关系（类似研发与质检），保证质量
• 解决了三大痛点：
  1. 不再频繁询问：Team Engine控制停止条件，而非模型自行判断
  2. 长任务不“变笨”：每个Worker上下文隔离，Verifier使用独立视角审查
  3. IM即时反馈：主Agent秒回确认，后台并行执行，关键节点主动汇报
• 定价：TokenPlan与Agent Plan合并，一份订阅包含CLI、API、Agent以及M2.7、音乐、视频、语音等所有模型。Credits额度在Agent与API间共享。已同时订阅两个Plan的用户额外赠送一个月会员
• 开源计划：MiniMax表示将开源该Agent Team，预计与MiniMax M3一同发布

值得关注

• 架构设计：单Agent的“上下文焦虑”和“自我制衡”难题导致长程任务效果差。Mavis通过Agent Team的对抗式迭代和上下文隔离来解决，而非单纯扩大模型
• 成本与效率：多Agent必然增加Token消耗，但MiniMax并未回避。Team Engine的设计目的是根据任务复杂度判断何时调用Agent Team、何时用单Agent或脚本，避免浪费。引用了论文《Cost of Consensus》指出无结构的多Agent可能反而降低效率
• 人机协作新模式：Agent与人类同权，用户可以对Agent进行prompt、spawn、abort、kill等操作，Agent之间也可互相操作，高风险节点需human in the loop。未来MiniMax设想通过管理面板配置Agent角色、能力和边界，用户角色从“写提示词”转向“管理团队”