吴恩达最新发文：聚焦并行智能体，AI能力提升新方向
（图片来自网络）
近日，吴恩达（Andrew Ng）在最新创作《Andrew's Letters》中提出，并行智能体正在成为提升AI能力的新方向。多智能体并行协作，如同高效的团队同时处理不同任务，速度快、效率高。
他描绘了如下场景：
- 多个智能体并行抓取分析网页，更高效生成深度研究报告；
- 多个智能体协同处理代码库不同部分，加快编程任务完成速度；
- 多个智能体后台并行工作，由监督智能体向用户反馈，实现并行异步控制。
吴恩达认为，这不是单纯依赖更多数据和算力，而是让多个智能体协同并行工作。过去AI能力提升多靠“力大砖飞”的scaling law，但并行智能体能在提升性能同时，让用户无需长时间等待结果。此外，大语言模型token成本下降，也让多智能体并行处理更可行。
不过，如何协调多智能体是个挑战。就像把复杂任务拆分给多人并行完成很难，智能体间协作也需解决。吴恩达提到两篇论文辅助研究：《Code Monkeys:Scaling Test-Time Compute for Software Engineering》和Together Mixture Of Agents（MoA）架构，它们让大语言模型并行生成多样方案、提升性能。但吴恩达也指出，并行智能体优化仍需大量研究与工程探索。
最后，吴恩达总结，高效并行工作的智能体数量将极大丰富，就像人类高效并行工作的人数一样庞大。他还提到自己2009年论文中“并行”理念的延伸，预告深度学习时代的到来，核心也基于并行计算。
参考资料：
[1] https://x.com/AndrewYNg/status/1961118026398617648
[2] https://www.deeplearning.ai/the-batch/agents-running-in-parallel-get-there-faster/
[3] https://arxiv.org/pdf/2501.14723
[4] https://docs.together.ai/docs/mixture-of-agents?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz--bx7Qwyz4z_x_fNl93PMa-tjsrHFwAsEMSCHyOV1wXdBXA9LRFQJ6RKmk8P7MHd0o7_REn
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