未来的 Agent 肯定会从不可枚举的多 session 体验（ChatGPT、Claude Code），变成可枚举的单 session/agent（Muse） 或多 session/agent 体验（Grok bot），这个趋势是瞎眼可见的。
但核心的划分在于：究竟是一个 agent，还是可枚举的多个 agent。同时，在这个表面决策之下，底层架构里其实也有很多细节的取舍。
我觉得首先在用户的使用视角下：
• 生活场景肯定是单个 agent。
• 工作场景肯定是多个 agent。
而且这多个 agent 并不是服务于某一个个体，而是整个公司共享多个 agent；如果只服务于工作中的某个个体，那它仍然是单个 agent。在工作中，未来可能并不会是每个人自己拥有一个专属于自己的 AI 去干活，所有的 AI 之间应该是共享的。这就像每个人都是一个小组长，底下有几个员工，但这并不意味着我不能跨组向另一个组的员工下命令或请教事情，它只是在职权上有一些固定的分配而已。
为什么这么想？
从最简洁的架构说起，默认通常是单 agent，因为对用户而言最简单、最直观。但这套逻辑只能用于生活，不能用于工作，原因有以下几点：
1. 并行任务处理
单 agent 很难并行处理多项任务。生活中其实没有那么多需要并行的任务，但工作中一定有。当然你可以说采用类似DeepSeek 的 Super-agent，Router 下面分配多个 Worker 的架构，但这多 Worker 的任务人该如何管理？如果像Claude Duet 在每个 channel 下再分出多个 thread 让人去看，又违背了管理的初心。之所以用单 agent 或多个可枚举的 agent，就是为了让注意力能够更聚焦。
但在多 Agent 的框架流程下，所有的任务天然就基于角色进行了划分。我们记住一个角色、记住一个人是干什么的，比记住他在干哪些活容易得多。
2. 上下文复杂度
工作中上下文的复杂度远超生活。在生活中，最核心的上下文就是自己，对自己足够了解就足以完成任务，但工作中远远不止于此。
3. 严谨性要求
生活不需要那么严谨，而工作需要多方复核。这必然意味着要采用多 Agent 范式，甚至需要具备不同上下文内容的 Agent 来互相核验。
4. 权限分级
如果全公司只有一个 agent 显然不可能；但如果每个人各自一个 agent，让 agent 跟着员工的权限走，它又会被束缚在该员工个人的生产力和创造力之下。
因此，在一家公司里，更合理的范式是 Agent Team：拥有多个 agent，每个 Agent 被赋予不同的权限，拥有各自特定的上下文，并且能够互相核验。
所有这些 Agent 并不附属于某个员工，它附属于公司。
人和 AI 之间可以相互协作：每一个人都可以向每一个 Agent 发出命令、询问问、相互沟通
在这个范式下，人和 Agent 几乎是平等的。人可能会处在某些核心地位上去做关键环节的把控；甚至有时可以反过来，Agent 为什么就不能带领一群外包呢？这也是完全可能的。
生活中不需要这样，因为所有权限都由用户自己把关，也不需要那么多多方审核的场景。所以在生活中，单个的类似 Muse 的范式是最贴切的；而在工作中，目前虽然还没有看到完全贴合的现成范式，Grok bot 和 Claude Tag 可能分别贴近一点。
Claude 可以脱离某一个具体的人为中介，让它在整个组织的上下文中发挥作用（所有人都可以在一个频道中 claude），但它并没有将所有的上下文显性化到某些具体的 Agent 角色上。
而Grok bot 反过来，它显性化了，但并没有把它纳入到一个公司组织、一个多团队协作的上下文空间中，虽然 GrokBot 可以连到 Slack 了，但别人 @ 的并不是一个公有的角色，而仍然是我的 GrokBot 中的某个角色。它仍然在代表我，而不是作为团队的一个员工。
@aigc1024
但核心的划分在于：究竟是一个 agent，还是可枚举的多个 agent。同时，在这个表面决策之下，底层架构里其实也有很多细节的取舍。
我觉得首先在用户的使用视角下：
• 生活场景肯定是单个 agent。
• 工作场景肯定是多个 agent。
而且这多个 agent 并不是服务于某一个个体，而是整个公司共享多个 agent；如果只服务于工作中的某个个体，那它仍然是单个 agent。在工作中，未来可能并不会是每个人自己拥有一个专属于自己的 AI 去干活，所有的 AI 之间应该是共享的。这就像每个人都是一个小组长，底下有几个员工，但这并不意味着我不能跨组向另一个组的员工下命令或请教事情，它只是在职权上有一些固定的分配而已。
为什么这么想？
从最简洁的架构说起，默认通常是单 agent，因为对用户而言最简单、最直观。但这套逻辑只能用于生活，不能用于工作，原因有以下几点：
1. 并行任务处理
单 agent 很难并行处理多项任务。生活中其实没有那么多需要并行的任务，但工作中一定有。当然你可以说采用类似DeepSeek 的 Super-agent，Router 下面分配多个 Worker 的架构，但这多 Worker 的任务人该如何管理？如果像Claude Duet 在每个 channel 下再分出多个 thread 让人去看，又违背了管理的初心。之所以用单 agent 或多个可枚举的 agent，就是为了让注意力能够更聚焦。
但在多 Agent 的框架流程下，所有的任务天然就基于角色进行了划分。我们记住一个角色、记住一个人是干什么的，比记住他在干哪些活容易得多。
2. 上下文复杂度
工作中上下文的复杂度远超生活。在生活中，最核心的上下文就是自己，对自己足够了解就足以完成任务，但工作中远远不止于此。
3. 严谨性要求
生活不需要那么严谨，而工作需要多方复核。这必然意味着要采用多 Agent 范式，甚至需要具备不同上下文内容的 Agent 来互相核验。
4. 权限分级
如果全公司只有一个 agent 显然不可能；但如果每个人各自一个 agent，让 agent 跟着员工的权限走，它又会被束缚在该员工个人的生产力和创造力之下。
因此，在一家公司里，更合理的范式是 Agent Team：拥有多个 agent，每个 Agent 被赋予不同的权限，拥有各自特定的上下文，并且能够互相核验。
所有这些 Agent 并不附属于某个员工，它附属于公司。
人和 AI 之间可以相互协作：每一个人都可以向每一个 Agent 发出命令、询问问、相互沟通
在这个范式下，人和 Agent 几乎是平等的。人可能会处在某些核心地位上去做关键环节的把控；甚至有时可以反过来，Agent 为什么就不能带领一群外包呢？这也是完全可能的。
生活中不需要这样，因为所有权限都由用户自己把关，也不需要那么多多方审核的场景。所以在生活中，单个的类似 Muse 的范式是最贴切的；而在工作中，目前虽然还没有看到完全贴合的现成范式，Grok bot 和 Claude Tag 可能分别贴近一点。
Claude 可以脱离某一个具体的人为中介，让它在整个组织的上下文中发挥作用（所有人都可以在一个频道中 claude），但它并没有将所有的上下文显性化到某些具体的 Agent 角色上。
而Grok bot 反过来，它显性化了，但并没有把它纳入到一个公司组织、一个多团队协作的上下文空间中，虽然 GrokBot 可以连到 Slack 了，但别人 @ 的并不是一个公有的角色，而仍然是我的 GrokBot 中的某个角色。它仍然在代表我，而不是作为团队的一个员工。
@aigc1024
