2025年，如果你去任何一场AI大会，听到的“圣经”就三句话：上下文更长、推理更快、推理成本更低。

但仔细想想。

我们花了好几年把“锤子”做得更轻、更硬、更趁手，但使用者还是只有两只手，一天还是24小时。

单线程的单兵作战，本质上是一种资源浪费。

现在，Kimi掏出了一个叫「Agent Swarm」的东西。它不是一把更好的锤子，而是要把24小时变成2400小时。

先说清楚，这不是「多个AI一起协作」的老故事。

传统多Agent系统是什么？是程序员写好if-else流程，告诉AI第一步干什么、第二步干什么、本步骤超时了怎么办。说白了，这是在手写一个组织架构。

而Agent Swarm干的事完全不一样。它要构建的是一个能自我生长的组织：有CEO、有研究员、有分析师、有事实核查员，重要的是，这套架构不是人设计的，是AI自己长出来的。

这才是真正的游戏规则改变。

过去几年，AI行业的主流叙事一直都是纵向扩展：更大的模型、更多的参数、更漂亮的benchmark分数。

这条路线确实带来了惊人的进步。但纵向扩展有物理极限、经济极限，可能还有智力极限。

Agent Swarm走的是另一条路：横向扩展。

一只脑袋 vs 很多脑袋。一个专家 vs 一个能自我组织的网络。后者是什么？可能是一家公司、一座实验室、一个情报机构。

官方放出来的数据挺吓人的：

• 最多100个子Agent并行工作
• 单次任务执行超过1500次工具调用
• 相比顺序执行，速度提升4.5倍

什么时候该把Agent Swarm搬出来？

官方给了几个典型场景，说得很直白：

大规模发现。 比如你要找100个B站小众领域的TOP3创作者。传统做法是一个个搜、一遍遍筛。Agent Swarm会先研究定义每个领域，然后派出100个子Agent并行搜索。100个搜索同时打出去，效率不是一个量级。

大规模输出。 想从40篇社会心理学PDF里生成一份100页的文献综述？Agent Swarm会把任务拆解，派出多个写作方向的子Agent各自负责一部分，最后合成一份双栏学术文档，引用格式全部标好。

大规模视角。 这是我觉得最有意思的用法。比如，当你需要评估一个复杂的产品发布，你可以同时部署一支专家团队：质疑单位经济的VC、担心技术债务的产品老兵、警惕暗黑模式的伦理专家、边缘案例拥护者。让他们自己吵，最后强制达成共识。

它从结构上避免了群体思维。

如果你现在的日常是：写完提示词、等AI干活、发现不够、重新写提示词、再等，这种循环。

Agent Swarm是奔着打破这个循环来的。

它不是让你更熟练地使用单Agent工具，它是让你换一种方式指挥AI。

当然，官方说了，这是早期研究预览版。架构还会继续硬化，后续会增加子Agent直接通讯、动态控制并行宽度等功能。

但地基已经打好了。最重的那些活，100个Agent已经能替你扛。

Kimi Agent Swarm现已面向高级订阅用户开放体验。有兴趣的可以去官网体验100个子Agent并行工作的感觉。

参考资料：https://www.kimi.com/blog/agent-swarm.html