一個AI替我打工還不夠，我想要一個團

說實話，今天的大部分AI，一點不像員工，充其量是個客卿。

各家的AI產品各自為戰(zhàn)，做個Agent也是切細分垂類。

現(xiàn)在還流行追求taste，要硅谷之火、先鋒宇宙、仙氣飄飄、品味獨到……

想讓干點什么臟活累活，我都快不好意思去使喚那些AI了。

真的讓他們干，發(fā)現(xiàn)干的可能真不咋好～做個小視頻，我甚至都要在七八個軟件之間反復橫跳。

咨詢兩句還行，想完成復雜度、綜合性高的任務——煩！

那么，有沒有真的可以一站式解決日常問題的產品呢？

Agent的自主性、任務復雜性，優(yōu)勢有幾何？

再進一步，有沒有可能可以擁有一支AI Agent戰(zhàn)隊，把他們很強的單兵作戰(zhàn)能力集合起來，用組織和配合進一步提高效率？

找來找去我發(fā)現(xiàn)，納米AI“多智能體蜂群”，好像有點那味兒了……

納米AI——我的兄弟我的團

其實納米AI的「 L4 級多智能體蜂群」，8月初就發(fā)布了，我也在發(fā)布會現(xiàn)場。

轉念一想，在智能指標上做標準和下定義的，這兩年見過不少。

名字取得好也不代表啥。

雖然納米AI發(fā)布會、直播效果都很驚艷，但沒有真正高頻使用前，我不想輕易下結論。

https://www.n.cn/

結果使用下來，我的感受是：有技術、懂需求。

先說說技術。

Muti-agent的概念也很早了，23年的斯坦福小鎮(zhèn)就開始探索。

今年又多了不少所謂的“多智能體系統(tǒng)”——一個 agent 想做完任務，結果鏈條中一個微小出錯拖垮整個流程。

這在工程上稱為“錯誤疊加效應”：一個 agent 如果成功率只有 95%，五步任務下來成功率就跌到 77%，十步任務更可能跌破 60%。

我從小下圍棋，當初還是最早一批測Alpha Go的。

那時候人類棋手為了試圖贏AI，就故意將 Alpha Go引向復雜的多劫循環(huán)，用增加無限的計算次數(shù)，來增大AI出錯的概率。

現(xiàn)在的Agent也一樣，步驟變長、任務變復雜以后，每多一個環(huán)節(jié)，對于Agent來說都是很大的挑戰(zhàn)。

納米AI把任務和問題拆解開來看：

• 任務分配混亂？蜂群協(xié)作框架讓每個 agent 自動形成分工；

• 參數(shù)穿透困難？系統(tǒng)統(tǒng)一管理上下文；

• 過程管理模糊？每個 agent 可以嵌套協(xié)作，互補追蹤。

于是，一個任務不只是“遞給某人”，而是“召喚一支隊伍”，每個成員自動遷移、動態(tài)組合；聯(lián)合效果遠大于各自相加。

最終連 1000 步流程都能夠穩(wěn)妥推進，不中斷、不掉鏈子。

那么，僅僅1000步不出錯，就敢稱自己的L4級的智能體嗎？標準是啥呢？

我仔細研究了一下L1到L4的智能體劃分——

L1 對話助手：這一階段的智能體本質上是問答型工具，代表如 OpenAI 的 GPTs。

它能夠完成基礎的信息處理，比如解答問題、翻譯文本、生成摘要，但始終停留在被動應答的角色。

一旦任務涉及多步驟或更復雜的邏輯，它便顯得力不從心，還談不上真正意義上的自動化，更像是增強型的工具箱。

L2 工作流智能體：這一類智能體通過低代碼或流程編排實現(xiàn)任務執(zhí)行，典型產品是 Dify 等自動化平臺。

它們能將多個步驟串聯(lián)起來，比單純的對話助手更貼近實際應用。

不過流程必須由用戶提前設計和分解，智能體只是嚴格按既定軌跡運行，最終交付的通常是階段性成果，而非完整成品，距離全流程自動交付還有不小差距。

L3 自主規(guī)劃智能體：這類產品已經(jīng)具備較強的推理和目標拆解能力，代表是 Manus，也是當前應用最廣的智能體路線。

它們能像專業(yè)人士一樣獨立分析任務、規(guī)劃路徑，并靈活調用外部工具來執(zhí)行。相較前一代，智能度和完成度都有明顯提升，但總體仍以“單兵作戰(zhàn)”為核心，缺少協(xié)作機制。

L4 蜂群式系統(tǒng)：顧名思義，這一代智能體能夠像蜂群一樣形成分工協(xié)作。

多個智能體圍繞同一個目標各司其職，將復雜的跨領域任務拆解開來并行完成，最后整合成統(tǒng)一的結果。協(xié)作帶來的不僅是效率提升，更是規(guī)模化處理復雜任務的能力。

簡單來說，從L2、L3再到L4，處理任務的復雜度，就好比是加法、乘法、指數(shù)一般提升。

把“AI 個體”的智力聚合為“思想蜂群”，并且做到了在兩小時內連續(xù)執(zhí)行超過千步復雜任務，累計消費超過兩千萬令牌——

真的好像一支看不見的工兵大軍在背后操作。

而且不僅有長鏈路、多步驟的縱深，也有廣度，是有Deep & Wide的Research邏輯。

會強調“并行部署大量垂類Agent”來完成超大任務。

好比你任務太龐大，它立即召喚 100 個納米AI Agent，在虛擬機上分頭行動，一起擼完。

要做高質量視頻，100個分鏡、腳本、編導Agent，一起發(fā)力。

時間緊、任務重？那就再多搖搖人！

這可能也是為啥納米AI出結果速度快的原因，做一個高水準的2分鐘視頻，很快就能搞定。

再說說場景和需求。

市面上也總有技術很牛的產品，但是痛點切的不一定準，解決的未必是真問題

納米AI 的一大 killer feature 是“一句話生成大片”：

從腳本、分鏡、視覺、配音、配樂到剪輯，全流程由蜂群智能體協(xié)作完成，原本需要兩小時，現(xiàn)在僅需 20 分鐘。

硅谷也有過類似的——比如 RunwayML、Synthesia、Descript 這幫 AI 視頻工具，會幫助你寫腳本起草、做分鏡板、配音剪輯。

但它們背后多是“一個 agent”用模板或腳本驅動，流程較線性。劃分并不清晰，靈活性不強。

而納米AI，是你丟一句話，系統(tǒng)自己調動多個專家 agent，攝影師 agent、導演 agent、剪輯師 agent 各司其職，像 MCN 團隊在操作。

協(xié)作發(fā)生在 AI 內部，人只是監(jiān)工，它自己拆解任務、組合合作。

我自己一句話生成的“二戰(zhàn)紀錄片”，就很有驚喜！

風格效果都不錯，想要什么質感，背后是先用Midjourney作圖智能體，把每一幀的高質量圖生成好，然后串聯(lián)和并聯(lián)也都進行。

對于專業(yè)度高的內容，或者有商業(yè)化需求，需要啥也是只管提！

在接到指令滿足需求的過程中，納米AI智能體蜂群會調用專業(yè)知識庫。

從網(wǎng)絡和本地數(shù)據(jù)庫檢索材料，并根據(jù)短視頻平臺的推薦算法，優(yōu)化內容長度和節(jié)奏。

最終結果怎么樣呢？

歷史故事素材，劉關張的穿越記，給我的腳本很吸引人，完成度很高。

而且，我近一個月生成的視頻，結構都很完整，還帶有適配場景的“內容個性化表達”，讓人覺得AI已經(jīng)初步有選題意識和受眾思維了。

在傳統(tǒng)工作流里，做一條合格的視頻起碼需要文案策劃、剪輯、美術、配音四五個角色的協(xié)作，動輒幾小時甚至幾天。

而現(xiàn)在，只需要一個人說一句話。

MCN是網(wǎng)紅和視頻的蜂巢，那么納米AI就可以“讓一個人就像一家MCN”。

還可以有更多的功能場景可能性。

據(jù)了解，納米 AI 內部已經(jīng)打造了超過5 萬個 L3 推理智能體，單體就具備極強的執(zhí)行和推理能力。

用戶只需用自然語言，就能快速構建屬于自己的各種智能體了！

更多時候，能想到的訴求，從做研究到搞創(chuàng)意、從視頻到網(wǎng)站、從消費到娛樂……

該有的智能體都在這里了！

簡單總結一下，納米 AI 推出了全新的「蜂群協(xié)作框架」，讓多個推理型智能體能夠自由組隊、多層嵌套，協(xié)同處理復雜任務。

在我看來它的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在兩個方面：

首先一個，多個智能體可以靈活拉群，像蜂群一樣分工配合。

不再是單個 Agent 孤軍奮戰(zhàn)，而是“AI 勞力”集體上陣，各司其職并行推進，效率和結果的完成度都大幅提升。

其次就是，納米 AI 的蜂群體系支持靈活編排。

既能單個蜂群獨立作業(yè)，也能組建成蜂群矩陣，根據(jù)任務需要隨時調整隊形。

既能聚力攻堅，也能分散執(zhí)行，真正實現(xiàn)了從“小單元”到“超級集群”的自由切換。

換句話說，納米 AI 的 L4 蜂群既能作為 L3 專家型智能體的協(xié)作中樞，把不同領域的能力像齒輪一樣精準咬合；

也能進一步擴展為跨蜂群的集體網(wǎng)絡，把單點突破轉化為系統(tǒng)級合力。

每一次組合都是能力的疊加，每一次擴展都意味著效率的躍升。

而在蜂群框架下，這些單兵力量被編織成有序團隊，在統(tǒng)一的指揮系統(tǒng)下協(xié)同作業(yè)，讓每個角色都能最大化發(fā)揮作用，最終完成超長、超復雜的任務。

比如生成一部10 分鐘的電影級大片都不在話下。

也許，真正決定未來價值的，不是單個智能體有多么“聰明”，而是它們能否像人類團隊那樣默契協(xié)作，把事情完整、高效地做成。

就像用納米AI的感受：用技術說話、以結果為導向。

這也是在時刻提醒我自己：AI已經(jīng)過了炫技玩具的階段，正走向回歸初心的生產力工具、解決問題的鑰匙。

只是這一次，載體換成了智能體，路徑從單兵進化到群體，目標則是讓每個人都能擁有自己的“蜂群”。

對我們每個普通人，這也意味著一種全新的工作方式正在到來。

未來的競爭力，不再是你一個人能做多少，而是你能調動多少智能體、如何編排它們去協(xié)同作戰(zhàn)。

能駕馭蜂群的人，才是真正的“超級個體”。

納米AI，我的團長我的團，現(xiàn)在邀請你一起沖鋒！

只等你，與蜂群共舞！