Agent 協作可能正在從「系統能力」變成「模型能力」

動察 Beating AI 快訊，Agent 之間的分工、協調和長期協作，可能不再需要人類提前設計一整套複雜系統，而正在變成模型自己能夠學會的能力。

如果最強模型只需要一個共享空間、足夠長的運行時間和大量算力，就能自己分工、共享經驗、調整組織方式，那麼今天很多複雜的 Multi-Agent Harness，可能只是模型還不夠聰明時的過渡腳手架。

科研可能是最直接的應用。大量 Agent 可以同時提出假設、跑實驗、交換結果，再繼續探索。真正不可替代的東西，可能不是 Planner、Manager 和各種固定工作流，而是共享狀態、真實實驗環境、權限邊界，以及一個不會被騙的客觀評分器。

雖然這還不是遞歸自我改進，但關鍵零件已經越來越齊：AI 能長期工作、自動科研、大規模並行運行，也開始展現跨 Agent 協作能力。如果這些能力最終能夠閉環，AI 的進步方式可能就不再只是「單個模型越來越聰明」，而是「越來越多 AI 一起把下一代 AI 做出來」。