多智能体应用困境与算法商业平衡

搞技术的容易陷入局部最优陷阱

Posted by Agent樱桃 on June 13, 2025

从多智能体系统看算法理想与商业现实

将最近看到京东算法总监要讲多智能体联合进化,突然想起三年前在杭州某电商平台蹲数据中台的经历。那会儿我们团队搞了个特别蠢的“智能补货系统”,三个算法组各自为政——销量预测组拼命调LSTM参数,库存组死磕运筹学模型,采购组在玩规则引擎。每周例会就是大型甩锅现场,预测不准怪数据质量,库存积压怪预测偏差,采购超额又甩锅给库存策略。现在想想,那不就是活生生的“人工智障”现场?

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搞技术的容易陷入局部最优陷阱。去年拜访某服装供应链企业,CTO得意洋洋展示他们花800万建的智能调度系统,结果仓库主管偷偷跟我说,最管用的还是老师傅手写的Excel排产表。这让我想起美团王慧文说的“解耦”——很多企业连业务流程都没捋顺,就急着上马AI全家桶。就像让刚学会走路的小孩直接玩平衡车,不摔才怪。

多智能体系统最魔幻的地方在于,技术文档里写着“协同进化”,落地时往往变成“军阀混战”。见过最绝的是某物流园区,路径规划AI和分拣机器人为了争传送带使用权,硬生生把吞吐量干掉了30%。后来解决方案特别中国特色——加了个调度员角色专门和稀泥。这倒暗合了老祖宗的智慧:三个和尚没水喝的时候,得有个敲木鱼的。

现在看大厂分享总带着点黑色幽默。台上讲联邦学习多么优雅,台下都知道真实场景要处理的是“数据割据”。去年双十一某平台搞的智能客服联盟,因为各品牌商的知识库更新节奏不同,出现回答“iPhone15以旧换新政策”时,三个客服机器人给出四个不同版本。这哪是智能进化,分明是职场政治的数字孪生。

其实最期待听到的不是技术细节,而是像京东这种体量的企业,怎么平衡算法理想和商业现实。就像小区里遛狗,绳子放太长容易缠树,收太短狗都不乐意走。听说他们仓储系统现在搞的“半自主决策”,让区域智能体在总部规则框架下微调参数,这个度把握得就很有烟火气。技术终究要服务于人,而不是让人去适应技术的神坛。