理论上，更多的代理应该意味着更多的并行性。
实际上，它们经常会带来不稳定。

系统性能下降并不是因为代理效率低下，而是因为协调成为主要挑战。

模式 1：协调成本增长快于容量增长

每个代理都会引入新的交互。

随着代理数量的增加，协调路径呈非线性增长。监控、协调和冲突解决比执行本身消耗更多的精力。

并行性变成了开销。

模式 2：责任分散

由于许多代理同时行动，所有权变得模糊。

出现问题时，团队很难确定哪个代理触发了哪个结果。问责制减弱，反应和纠正速度变慢。

明确的责任悄然消失。

模式 3：信号冲突倍增

代理根据信号进行操作。

当多个代理独立解释重叠信号时，就会出现相互冲突的行为。如果没有协调层，代理就会竞争而不是合作。

冲突取代了一致性。

模式 4：调试变得被动

多代理系统中的故障很少是孤立的。

它们级联。诊断根本原因需要跟踪跨代理、时间和状态的交互——通常是在影响发生之后。

调试从预防转向损害控制。

模式 5：人类监督失去影响力

监督取决于可见性。

随着客服人员数量的增加，人们会监控仪表板而不是结果。信号变得抽象，减少直观理解。

控制随着抽象的增加而减弱。

多代理架构何时工作

多代理工作流程在以下情况下成功：

职责明确

存在协调层

升级路径明确

有意扩大范围

更多没有结构的代理会放大噪音。

SaleAI 上下文（非促销）

在 SaleAI 中，代理设计强调协调而不是数量。代理的范围仅限于定义的执行角色，具有共享上下文和升级机制，以防止不受控制的交互。

这反映了架构意图而不是规模声明。

重新思考量表

扩展自动化与代理数量无关。

随着复杂性的增加，保持一致性。有时，更少的代理（具有更清晰的角色）比大型、松散协调的系统表现更好。

结束视角

添加代理感觉像是进步。
保持协调才是真正的挑战。

当复杂性得到精心管理（而不是不加区别地增加）时，系统就会得到改进。