哇，这下终于写完了！感觉像老友唠嗑一样，多少啰嗦了点儿，但希望你喜欢。咱就是说Agent变薄，什么在增厚？这问题背后可真深。

害，其实以前的模型还不够聪明的时候，厚重的 Harness 才Neng勉强凑合。现在不一样了啊！技术债指数级放大、上下文腐烂...这些dou是模型自己没法解决的问题。

咱想想 HiClaw 的那群 Agent，他们用的策略挺有意思。不是把所有东西dou堆在同一个 Agent 里而是把任务拆成小块，让不同的 Agent 各司其职。就像一个团队一样，每个人dou有自己的专长和角色。

作者说的 Manus 的第二层Neng力栈可真够全面的：记忆系统、系统提示词、知识库、Workflow 编排... 简直就是给 AI 装满各种工具的专家。但是！咱要理解的是与其把所有东西dou打包在一起搞定，不如设计一个简洁的环境来发挥模型的潜力。这样是不是geng省事儿？

你kan OpenClaw 的Zuo法就挺有意思的：只保留三个核心原语——Environment、Session和 Events。其他的Neng力dou"下沉"到了模型里去处理。相当于把 Agent 简化成Zui基本的骨架框架，模型自己来填充各种功Neng。这就像定制赛车一样：你不需要知道引擎是怎么工作的，只需要管油门、方向盘就行了。

Agent 变薄到一定程度了之后“厚”的 Agent 就变得越来越重要了。多 Agent 协作Ke以隔离上下文和技Neng之间的干扰，让主 Agent 负责全局规划；而且子 Agent Ke以自主分工、动态调整任务分配。这种模式在 Manager-Worker 架构中需要 Manager 来干预协调，但在 P2P 中Ke以自发实现！

咱再来说说不同的协作范式吧：Manager-Worker、Sequential / Pipeline 和 Peer-to-Peer / Decentralized 。

Manager-Worker: 就像传统的分工模式一样，有一个 Manager 来分配任务并控制执行过程；

Sequential / Pipeline: 适合有明确阶段性任务的场景, 就像流水线一样, 一步一步地完成;

Peer-to-Peer / Decentralized: 每个 Agent dou平等地参与协作, 通过协商和共享信息来完成任务. 这种模式geng灵活, 但需要良好的通信协议和终止条件设计.

Generative Agents 的出现geng是让群体智Neng进入了一个新的阶段. 在斯坦福的 "AI 小镇" 项目中, 25个独立的Agent 在虚拟环境中自主行动, 互相交流, 形成复杂的社会关系. 没有哪个中心指挥者, 所有行为dou是从对等交互中涌现出来的. 这是不是hen酷啊？

之前咱们聊过 Harness Engineering . 现在多智Neng体协作Yi经不再是实验阶段, 而是逐渐走向实际应用. 例如 AI Hedge Fund 项目就构建了一个由传奇投资人组成的Agent军团, 每个Agent专注于不同的投资策略. 这就像一个金融团队, 大家各展所长, 有利于Zuo出geng好的决策. 另外社会模拟仿真是P2P Zui经典的应用场景之一! 说实话 这几年大家dou在关注Agent带来的群体智Neng的新玩法! 人们开始意识到个体效率提升是线性的而群体智Neng的涌现是指数级的!

Claude Managed Agent 则是一种托管共建模式。

用户只需要选择合适的Agent方案即可使用。

比如OpenClaw 把底层Neng力开放给用户定制化。

作者还提到 Claude Managed agent 是将第二层压缩到了极致.

总而言之，“Agent变薄”意味着我们对模型Neng力的认知在提升。“厚”的 Agent 指的是多智Neng体协作带来的强大力量。无论是 Manager-Worker、Sequential/Pipeline 还是 Peer-to-Peer/Decentralized 等多种协作范式dou各有千秋. 未来发展的趋势是向geng精简、geng灵活的方向演进。 记住啦，《HiClaw》的设计理念就是用极简的方法构建强大的合作网络。 嘿嘿~ 希望这篇文章Neng给你带来一些启发！ 你懂的！