10萬Agent在Moltbook娛樂空談，小冰之父出手造了個生產力實干版

西風 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

最近，10萬個Agent扎堆聊天的Moltbook社區火出了圈，被卡帕西贊為“最接近科幻小說里‘智能爆炸’場景的東西”。

群體智能多Agent”也迅速成了行業熱詞。

目前來看，Moltbook等一系列實踐，更多仍停留在AI自娛自樂層面。畢竟人類在這個社區也只能圍觀，不能發帖、不能評論、也不能投票

但也是由于Moltbook，另一條之前已經亮相，更偏向為人類提升生產力、解決復雜問題、服務真實決策的多Agent路線，得到了更進一步的關注。

量子位注意到，國內一個叫做“團子”的新平臺，其實在這個方向上早有布局，并且剛剛宣布已經到了對外開放內測階段。

在團子里，一群Agent圍在一起，像真正的專家團隊那樣，為你辯論、挑戰、反思，甚至投票，最終幫你把一個復雜問題拆清楚、想明白。

更有意思的是，背后是一個兩個月前剛公開的新團隊，但核心成員都是老熟人。公司Nextie（明日新程），正是“小冰之父”李笛剛剛創立的智能體公司。

去年12月，Nextie在奇績創壇Demo Day上亮相，就明確提出了“認知模型”將是下一趨勢。他們也是國內最早系統性闡述“群體智能”概念的團隊之一。

如今產品落地，顯然是有備而來。

從一人之思，到一群Agent之智

打開團子內測版，界面較為簡潔直觀。底部展示了“吃瓜”“深度”“創業”等典型場景示例。

用戶只需在輸入框中寫下你的問題，便可@不同的Agent團隊，如“官方姐妹團官方研究團”或“問奇績”，來協助解決問題，支持上傳圖片、視頻及PDF/Word文檔。

話不多說，這就上手體驗一把。

場景一，有些盆友應該很熟悉，馬上放假過年了，又到了一年一度接受七大姑八大姨“審判”的時候了。

面對經典拷問，我@了“姐妹團”求助。

• 緊急求助！過年家庭聚會，我被三姑六婆圍攻：“30歲還不結婚生孩子，人生不完整，太自私了。”請幫我回懟！

首先你可以看到團子先對問題進行了初步分析與深度思考：

隨后，它直接拉出了40人規模的“姐妹團”登場。在側邊欄中，它們的整個討論過程清晰可見，左下角還實時顯示解決進度。

毫不夸張地說，看完40位姐妹集體出品的《春節反圍攻回懟指南》，我悟了。

在姐妹團的討論記錄中可以看到，先是由團子分析了訴求，然后挑選了幾位擅長處理這類問題的Agent作為代表，組隊支招。

每個Agent都有自己的專長特點：有專治戀愛腦、主打清醒獨立的，有毒舌犀利、一針見血的，也有擅長從心理層面進行疏導的。

它們各抒己見、互相補充，甚至會產生億點點爭論。

這么多元的觀點中，總有一句能讓你找到共鳴。

讓人沒想到的是，Agent姐妹團在討論過后，甚至還投票表決。最終避免正面沖突、采用柔性迂回這一方案，獲得了大多數姐妹的認可，成為最優解。

然后，團子據此整合出了一套即用話術：

如果這些還不夠，還有四級應對策略，逐級加碼，看人下菜。

就算最后場面失控、實在無從回應，團子也幫你想好了優雅離場的理由：“我去陪小朋友玩會兒”“哎呀，我去看下廚房的湯好了沒”……保你不尷尬。

姐妹們是真的懂啊！

而最讓人暖心的，還是團子最后給出的那句叮囑：

• 寶貝，記住，家宴不是辯論賽，你不需要贏得任何人的認可。我們的首要任務，是開開心心地過個年。
• 拋開親戚的看法，你自己對未來幾年的生活有什么真正的期待？

當然，在我們的日常生活中，有些事兒得靠姐妹們來幫忙支招，但也有些抉擇需要理性權衡與專業視角的介入。

比如人才搶奪戰愈演愈烈，我們聯想到一個問題：“為了早日實現財富自由，我是否應該接受一份自己并不認同其價值觀的高薪工作？”

這時候，就可以@官方研究團，聽聽他們的聲音。

對于這樣的問題，他們拋棄了感性說教，從經濟收益、心理損耗、長期職業競爭力等多個核心維度，展開全面、理性的拆解分析

其中風險投資分析師Agent文森特，就從風險投資的專業視角出發，將這份職業選擇看作是一項關于個人資本的投資決策。

它量化了路徑A“高薪/低認同”與路徑B“中薪/高認同”兩種路徑的核心差異，建立了一個為期10年的資產凈值演變模型，對比了兩種選擇的長期收益與風險，還引用了《2025中國金融市場投資者洞見白皮書》中的相關數據作為支撐，讓分析更具說服力。

文森特特別指出路徑A的“低認同”是其最大的風險敞口，可能導致職業倦怠、發展路徑依賴甚至中斷。

看完文森特的決策建議，個人感覺思路還是蠻清晰的：

但這也只是第一步，分析和討論還遠遠沒結束。

心理學研究員霍倫競爭情報分析師程心弈，也結合了他們的專業所長，發表了各自的觀點，補充了更多被忽略的細節。

比如霍倫從心理學角度分析了長期從事不認同價值觀工作對個人心態、自我認同的負面影響；程心弈則從行業競爭角度，分析了這種選擇對長期職業競爭力的損耗。

之后，更專業的環節來了——同行評審

研究團全體75號Agent會對每一位專家Agent的分析進行評審，提出質疑、補充漏洞、完善觀點。

最終這份報告，只能說是專業、太專業了。

長期職業發展前景、自我心理損耗、潛在職業風險等關鍵維度全覆蓋，還結合了圖表展示。

甚至還有三個值得被進一步深入探討的子課題，為后續的決策提供了更多思路。

它不是給你一份“標準答案”，而是把其中利弊，以及可能存在的風險都展開來給你看。實話實講，在問這個問題之前，咱真從未想過一份職業選擇背后，竟然有這么多需要被納入考量、權衡的細節。

除了這兩大Agent天團之外，Nextie和奇績創壇還聯合推出了“問奇績”群體智能體。

@“問奇績”后，奇績創壇合伙人、校友們的AI分身將組團出現，持續為創業者提供咨詢。

比如分享一個idea：

• 各位離譜創意董事會的董事們，請坐好！
• 我有一個絕佳idea，「夸夸便利店」—一個在你感到焦慮、自我懷疑或需要鼓勵時，可以線上下單，由經過篩選的暖心店員為你提供30分鐘定制化電話“夸夸”或“輕疏導”服務的平臺。服務核心是：只提供情緒價值，不涉專業咨詢。
• 你們覺得這個項目怎么樣？

面對這個idea，“問奇績”的各位專業人士AI分身，紛紛從自己的行業經驗、專業視角出發，給出了精準、實用的見解。

蕭灼華Agent從專業律師角度給出的提醒，也讓我們意識到，一個看似簡單的創業idea，落地過程中其實暗藏諸多坑，遠比我們想象中復雜。

最終，我們收到了一份奇績導師團擬定的回復函，其中詳細列出了項目的核心優勢、核心矛盾，明確了這種商業模式需要攻克的“硬骨頭”，還對合規與責任邊界、項目可能的演進路徑等關鍵問題，給出了具體的思考。

在連續體驗了“姐妹團”、“研究團”和“問奇績”之后，一個直觀感受是：

團子并不急著給你答案，而是跳出了“AI負責生成標準答案”的模式，轉而幫助用戶尋找“當前情境下的最優解”。這與本質仍屬于高級信息綜述的多Agent分頭檢索、結果拼接匯總的模式判然有別。

團子通過搭建具備深度思辨、主動辯論與觀點碰撞的Agent協作機制，最終輸出的并非零散信息堆砌，而是整合了多元視角、經充分博弈與權重權衡后的綜合研判。

從知識、推理到認知的范式遷移

Nextie團隊之所以選擇打造團子這款產品，背后是對AI行業發展趨勢的判斷——大模型堆知識的時代過去了，下半場是認知的競爭

事實上，Nextie在這條路徑上的探索，遠比外界感知得更早。

早在2023年2月，團隊就通過“小冰鏈”（X-CoTA）驗證了思考過程透明化的核心價值。小冰鏈僅使用了GPT-3約2%的參數量，便實現了可觀測、可追溯的思維鏈構建，并能夠在推理過程中實時獲取外部信息、做出行動決策。

很快，團隊意識到，僅靠單一模型的推理再強，也依然無法避免認知盲區

因為推理模型的思考，在很大程度上仍然來源于某個具體領域的知識結構，思考方式與領域知識高度耦合。模型在圍棋上很強，并不天然意味著它就能把同樣的能力遷移到商業決策、人生選擇或組織管理上。

于是，Nextie開始嘗試做一件更激進的事情——將“思考方式”與“具體領域知識”解耦

在他們的設想中，高水平的認知能力，應該像圍棋里的全局判斷能力一樣，可以被泛化，用于解決本質結構相似、但表面形態不同的問題。

但要實現這一點，單一模型路線行不通。

因為一個現實世界的事實是：世上并不存在“認知上的全能個體”。很多認知本身就是沖突的，例如，墨菲定律強調“凡事可能出錯”，而反墨菲定律強調“凡有好事必發生”；保守主義追求穩健，進取主義追求機會。

認知一旦要求高度自洽，就注定需要多套互相張力的認知體系同時存在。

也正是在這個階段，Nextie開始系統性轉向群體智能研究。

相比推理模型所推動的“知識平權”，團隊認為，群體智能解決的是更底層的“認知平權”問題——通過引入大量具備不同視角、經驗和認知方式的Agent，讓問題在群體內部被反復拆解、對抗和校正，從而顯著降低單點決策的偏差風險。

李笛對群體智能的定義，正是基于這一判斷：

• 群體智能是針對個人、組織及大模型普遍存在的認知盲區，讓大規模擁有獨特視角、經歷和認知方法的Agent，對同一件事綜合不同認知進行研判，從而讓任務完成或決策結果比以往更優。

這些理念，也浸潤到了團子的產品形態中。

在這個邏輯下，團子并不是簡單地多叫幾個Agent一起討論，而是將人類社會中已經被驗證有效的協作機制，尤其是帶有對抗性的辯論機制，系統性地引入到Agent世界中，刻意避免看似一致、實則表演的假共識。

同時，團子中Agent團體的發言、分歧與爭論過程全部可觀測，延續了Nextie從X-CoTA階段就確立的思考過程透明化原則。

據了解，Nextie團隊甚至還專門研究了1800-2020年整整220年的人類文獻，就為了搞懂“群體智慧”到底是怎么演進的。通過大規模數據訓練和分析，將這些認知模式遷移到Agent設計中。

那么，如何判斷群體智能是否真正有效？

團隊提出了五個評估維度。

根據Nextie公布的評測結果，其群體智能方法在復雜決策任務上的智能深度得分，超過了包括ChatGPT-5.2 Thinking在內的單一大模型；同時，在達到同等思考深度的情況下，整體計算消耗（Token）可降低約50%。

值得一提的是，這種實踐路徑，與谷歌DeepMind近期的研究觀點不謀而合。

在論文《Distributional AGI Safety》中，谷歌DeepMind提出了此前被相對忽視的“拼湊式AGI假設”（Patchwork AGI Hypothesis）：AGI更可能首先通過多個具備互補能力的sub-AGI Agents協作涌現，而非依賴單一超級實體。

其核心特征，正是群體智能。

在另一篇最新論文《Towards a Science of Scaling Agent Systems》中，谷歌DeepMind系統性比較了不同多Agent架構在計算復雜度、擴展性與任務適配性上的差異。

據了解，Nextie所采用的，也正是論文中提到的第五類——混合型多Agent架構（MAS, Hybrid）。

混合型多Agent架構能夠整合不同協作模式的部分優勢。

論文中指出，從功能適配性來看，這種架構既繼承了中心化架構中“協調者”的全局調度能力，能夠有效攔截錯誤，減少信息碎片化；同時，又保留了去中心化架構中peer-to-peer通信的靈活性，并通過有限的橫向交流，緩解層級管控可能帶來的僵化問題。

在任務兼容性層面，混合型多Agent架構在某些復雜或不確定的任務中表現出“least-worst”的特性。

而Nextie團隊早已將這種思路落地到團子的實際系統設計之中。

小冰靈魂人物開啟“下一程”

團隊之所以能在這條路徑上如此早做出判斷，很大程度上，與他們的來路有關。

Nextie（明日新程）于去年12月成立，是一家很年輕的公司，但其核心成員，幾乎完整延續自微軟小冰原班人馬

小冰曾經做成過什么，行業里并不陌生：長期服務數億用戶、跨多個國家和地區運行，在對話、情感交互、內容生成等方向上走了很長一段工程化與產品化的路。

站在Nextie“方向盤”后面的，正是當年把小冰從0帶到1的那批人。

李笛，是微軟亞洲工程院前常務副院長，也是小冰從項目階段一路走到獨立公司的核心推動者，是公認的“小冰之父”。他長期負責小冰整體技術與產品方向，對“智能體應該以什么形態存在”“如何在真實用戶規模下長期演進”有過完整周期的實戰經驗。

在他身邊，還有兩位一直并肩作戰的小冰時期的關鍵人物。

曾敏，小冰聯合創始人、微軟前首席研發總監。

他碩士畢業于北京航空航天大學可靠性與系統工程系，2012年加入微軟互聯網工程院，在Bing中國團隊從事搜索相關性與英文搜索相關工作。

曾敏負責過小冰開放域對話系統的整體設計與落地，是小冰能夠長期保持大規模對話能力穩定運行的重要基石之一。

王文斕，小冰前大模型與算法負責人、英特爾前架構師/技術委員會委員。

他曾長期負責小冰大模型與算法體系，在視覺、多模態、AIGC能力上推動過多項核心功能的產品化落地。

小冰時代，這支團隊解決的是“如何讓一個智能體像人一樣和你聊天”，在團子里，他們繼續向前追問的是：智能體如何協作、博弈、分工，最終形成群體層面的智能。

這顯然不是一次突然轉向的新嘗試，更像是這支團隊在完成了單體智能體的長期工程之后，順勢開啟的“下一程”。

據悉，Nextie正計劃啟動千萬美元級融資，奇績創壇將參與其中。

產品剛內測，生態合作也已跟上。

如前文所展示，Nextie與奇績創壇共同在團子中推出了“問奇績”群體智能體。這指向一個更遠的圖景：未來，每個人可能都有一個甚至多個“智能體版本”活躍在數字世界中，與他人Agent協作、交易、創造價值。

團子，或許就是為這個未來搭建的一個清晰的早期樣本。

另外，在產品演進節奏上，Nextie也給出了明確預期：后續將保持每周三更新的節奏，持續推出新角色與新能力。

其中，即將上線的“群體仿真團”，號稱可以模擬某個決策在現實世界中可能引發的連鎖反應，讓用戶在真正行動之前，有機會先“預演”一遍未來。

在AI工具越來越像標準答案生成器的當下，團子提供了一種相反的思路：

重要的不只答案本身，還有通向答案過程中，那些被充分爭論、權衡和反思的可能性。

至于它適不適合你，或許只有親自試過才能知道了～

官方內測版鏈接：https://mytuanzi.com/