多人AI时代开启，代理参与团队协作，保持上下文，提升人机与AI间协同与效率。
译自：The Next Era of AI: From Single User to Team Collaboration
作者：Kurtis Kemple
今天的多数交互都遵循一个熟悉的模式：你打开聊天界面，描述你的问题，然后等待回复。由于AI除了你在那一刻提供的信息之外没有其他上下文，用户学会了在提示时要详尽和精确。
这种单用户、单会话模式即将发生根本性改变。
我们正在进入多人AI时代：在这种系统中，代理直接参与团队对话，在不同交互中保持上下文，并与人类和其他AI系统协调。这些代理不再需要精心制作的提示，而是在协作环境中已经存在的自然上下文下运行。
从个人提示到共享上下文
在当今的模型中，用户承担了设置上下文的全部负担。如果你让AI帮助调试代码，你必须解释架构、最近的更改和相关的代码片段。AI每次都从零开始。
多人AI颠覆了这种动态。
嵌入开发工作流中的代理已经理解你的代码库，跟踪未解决的问题，监控讨论并观察正在进行的决策。当问题出现时，它们会利用积累的上下文提出解决方案，而不是要求用户重新解释一切。
这种转变减少了使AI工具感觉与实际工作脱节的摩擦。AI不再是切换到不同界面才能使用的工具，而是成为工作已发生协作环境中的原生参与者。
协作智能架构
有效的多人AI需要一个由专门的补充人类工作流而非取代它们的代理组成的网络。这些代理通常包括：
- 上下文代理，它们维护对项目状态、团队知识和正在进行的对话的感知，随着讨论的演变浮现相关信息。
- 协调代理，它们理解依赖关系、时间表和资源限制，及早识别风险或瓶颈。
- 综合代理，它们检测分布式对话中的模式并生成可操作的见解。
- 执行代理，它们执行日常任务，例如更新文档、发送跟进或执行操作检查。
其价值并非来自任何单个代理，而是来自它们在现有团队动态中如何协同工作。
集成到开发工作流中
对于软件团队来说，这与AI传统上融入流程的方式大相径庭。如今，大多数AI支持发生在工作流之外：你将代码复制粘贴到聊天工具中，接收建议，然后手动将其带回编辑器。
借助多人AI，代理可以：
- 直接参与代码审查。
- 纳入更广泛的架构上下文和团队编码标准。
- 根据实际开发模式为冲刺规划做出贡献。
- 通过自动拉取相关日志、最新部署和历史讨论来协助事件响应。
所有这一切都在团队已经使用的相同沟通渠道中进行，减少了工作流并增加了共享理解。
技术要求
构建多人AI涉及解决单用户界面中不会出现的挑战，其中包括：
- 维护长期上下文而不会让用户不堪重负的持久内存系统。
- 多代理协调协议，以防止冲突行为。
- 尊重访问控制和组织边界的权限感知行为。
- 与现有工具的实时集成，而不是单独的仅限AI的界面。
这些能力确保代理能够有效且安全地与人类协作者一起操作。
组织影响
多人AI的影响远超个人生产力。它重塑了组织创建、保存和共享机构知识的方式。
知识不再依赖于个人专业知识或静态文档，而是嵌入到持续学习的AI系统中，这些系统在人员变动和项目过渡中保持上下文。
代理可以通过同时了解技术和业务团队的视角，并以适合每个受众的方式传递信息来弥合它们之间的鸿沟。通常需要大量协调的复杂决策，现在可以通过代理跟踪利益相关者的投入和约束来获得支持。
实施注意事项
为了实现这些优势，组织必须及早考虑AI集成，将代理参与视为核心设计原则而非附加功能。这包括：从偶尔的AI API调用转向持续参与，需要重新思考应用程序和工作流架构。
向多人协作未来的过渡
多人AI的早期示例已在开发工具、项目管理平台和通信系统中出现。拥抱这一转变的团队正在看到协调效率、知识共享和跨职能协作方面的改进。
这一转变将是渐进的，但及早适应的组织将获得复合优势。
单人AI时代展示了个人能用AI完成什么。多人时代将决定人类和AI系统如何有效地协作解决仅靠一方无法解决的问题。
