那个因等待另一个 Agent 而死锁的 Agent
两个能力出色的 Agent 可能会在你的账单飞涨时永远互相等待。为什么是协作——而非模型能力——导致了 Agent 群体的崩溃，以及分布式系统准则如何修复这一问题。
黑板模式回归：1980 年代的 AI 如何处理多智能体协作
通过共享计划文件进行协作的智能体团队正在重新发现 20 世纪 70 年代的黑板架构 —— 但他们只重建了白板，却遗忘了让其发挥作用的调度器、置信度评分和层级结构。
智能体流水线中的“传声筒”游戏
在多智能体系统中，每一次交接都是未经调优的有损压缩：约束条件失效、限定词消失，且错误在多个跳转间不断累积。本文将探讨如何衡量单次交接的信息损耗，决定哪些内容需要逐字传递，并利用 Schema 而非提示词来解决这一问题。
康威定律正在影响你的智能体集群
你的多智能体拓扑默认会复制你的组织架构——包括信息孤岛、有损交接和中心瓶颈。本文将探讨这种耦合何时会变成缺陷，以及如何根据问题本身来划定智能体边界。
继承了本不该看到的系统提示词的子智能体
多智能体框架中的默认上下文传播将每次子智能体的生成都变成了一种隐形的权限授予。解决方案在于移交协议、作用域凭据和追踪身份，而不是存在于提示词中。
智能体链中的认知信任：不确定性如何在多步委托中累积
当编排器将任务委托给子智能体并接受其答案时，它同时继承了该智能体的错误。本文探讨认知信任与授权信任的区别、置信度为何会在智能体切换中危险地叠加，以及真正能解决这一问题的设计模式。
输出耦合陷阱：为什么多智能体系统在接口边界处会发生静默失败
下游智能体静默地依赖于上游智能体的精确输出格式。当格式发生偏移时，故障看起来就像是模型错误。本文将介绍如何构建智能体接口，在格式依赖破坏你的流水线之前将其显式化。
智能体死锁：当 AI 代理永远在等待彼此
多智能体 AI 系统在代理同时协调时，死锁率在 25% 到 95% 之间——这直接呼应了经典分布式系统的故障模式。实用的检测和预防模式，防止生产环境中的代理工作流冻结。
AI 系统的康威定律：你的组织架构图就是你的 Agent 架构
为什么多 Agent AI 系统映射的是组织架构图而非技术架构图——以及那些防止 Agent 边界继承团队功能障碍的组织模式（嵌入式 AI 工程师、共享评估基础设施、Prompt 审查实践）。
深度研究智能体：为什么大多数实现要么无限循环，要么过早停止
生产环境中的深度研究智能体往往要么因追逐无关分支而空耗 Token，要么在两次查询后就草草收场。本文将探讨实用的收敛策略、成本控制、可信度防御以及让迭代搜索真正奏效的架构模式。