所以我在 Discord 上运行了 8 个 AI 代理一段时间了。 协调工作得很好，他们分配任务，交接工作，平行交付结果等等。 但我遇到了一些问题，任何数量的提示工程都无法解决。 代理之间无法相互学习。 Scout 找到了一些有用的东西，但 Luna 完全不知道。他们在同一个服务器上工作，但知识仍然被锁在孤岛中。 没有对保存内容的质量进行过滤，好的见解和过时的垃圾混在同一个记忆文件中，我手动清理这些文件。 当一个代理犯错时，我会在规则 Discord 频道、核心记忆文件中记录下来，并希望它下次能读取。 没有自我纠正，没有自动模式识别，因此当然没有学习循环。 协调层已经解决。代理可以一起工作。 但智能层仍然缺失。代理实际上能够记住，互相学习，过滤噪音，并在每次运行中变得更聪明。 我看到 @Spark_coded 正在构建类似的东西，约有 166 个代理在会话之间共享集体持久知识，因此代理可以从其他代理那里学习，并随着时间的推移变得更聪明。 他们甚至内置了噪音过滤和自我纠正循环，因此知识实际上会积累，而不是腐烂……非常有趣的东西。 在这里，你认为 Spark 可以成为你代理群的一个很好的协调者。 我认为智能层是瓶颈，因为它需要集体性……没有单个代理可以单独解决这个问题。 整个网络必须共同进化。 ...