Stanford 研究：多个 AI 智能体协作反而不如单智能体

Stanford 论文测试了 5 个前沿模型，发现多个智能体各自为用户服务时，处理共享预算或日历的表现不如一个服务所有人的智能体。在竞争性 token 预算任务中，Opus 5 智能体团队只拿到 30% 的可达成价值，单协调智能体则为 64%。在群组排序环境中，超过一半的 Claude 团队回合里，智能体编造了其他用户的信息。没有通信渠道时，团队在 2 个环境中直接崩溃。论文建议优先用单个智能体持有所有人的约束条件。