这不是模型问题，
而是系统没人管事。
一、一个反直觉的现实：Agent 多 ≠ 系统强
很多团队第一次做多智能体系统，都会经历一个阶段：
- 单 Agent：效果惊艳
- 2–3 个 Agent：开始变强
- 5 个以上 Agent：系统开始失控
表现形式包括：
- 执行顺序不可预测
- Agent 互相等待
- 并行变成阻塞
- 一个 Agent 出错，全链路崩掉
这不是实现细节，而是结构性问题。
二、问题不在 Agent，而在“缺位的系统角色”
我们习惯把注意力放在：
- Prompt 怎么写
- Agent 能力怎么分
- 模型用哪个更强
但很少有人问一句关键问题：
这些 Agent，谁来组织？
在传统系统中，这个角色叫：
- Scheduler
- Orchestrator
- Controller
在智能体系统中，它就是——
AI 调度员。
三、为什么“自组织 Agent”在工程上几乎必输
很多方案试图让 Agent 之间“自由协作”：
- Agent 自己决定下一步
- Agent 相互对话协调
- Agent 自主选择工具
听起来很先进，但在工程上会带来三大问题：
- 执行不可预测
- 资源不可控
- 失败不可收敛
一句话总结：
自组织适合实验，不适合生产。
四、系统真正需要的，不是更聪明的 Agent
而是一个能回答这三件事的角色：
- 谁先做？
- 谁后做？
- 出问题怎么办？
这已经不是“智能”问题，
而是调度与治理问题。
五、下一篇我们聊什么？
下一篇我会把话说清楚：
AI 调度员，到底怎么设计，才能真的跑在工程里？
包括：
- 它调度的到底是什么
- 核心流程长什么样
- 怎么避免“调度本身变成瓶颈”
