🚨重磅预告！ Sky 亲临直播间！ 与 Sky 面对面，从过往打新复盘到新产品首秀，从 OneAgent 深度解读到接下来的关键布局，一次讲透。 🎁 福利加码：观看直播即有机会 刮分 1 BTC 🎙️ 主持人: @Sammi_Jucom 👥 嘉宾团阵容：@Sky_Jucom @BTV_CN @Paris13Jeanne @laofeiyyds @MEJ50749 @joakja @maid_crypto @one_snowball @qg7777 📅 4月1日 20:00（UTC+8） 干货分享 × 福利双重放送| 不想错过 最新机会？锁定直播间！ #Jucom# #Sky# #打新# #launchpad# #直播# #Meme# #OneAgent#

关于最近尝试slock、multica等多Agent有感： One agent 还是 multi-agent？ 本质区别就一个：每个智能体是否拥有独立的系统提示词、记忆和技能集。 两种范式： 1. **One agent**：所有智能体共享同一套系统提示词、技能集和 memory。切换角色靠 prompt 驱动——"你是一个前端开发工程师"、"你是一个 QA"——让它自己加载对应的技能去完成任务。 2. **Multi-agent**：真正把智能体拆开，彼此信息不共享，共同知识靠项目文档来维护。 哪个更好？我觉得短时间内 one agent 更实用，multi-agent 暂时没看到什么亮眼的结果。 后者唯一说得通的好处是：你可以维护一个跨代码库工作的 code review 机器人——它天然适合做一个独立 agent，能在不同项目间积累经验。但如果反过来，为了某个项目就拆出一堆 agent，这合理吗？一个公司会为每个项目单独配一个 QA、单独配一个研发吗？ 所以按项目拆 multi-agent 是有问题的。真要搞多 agent，它应该是一个**后端 agent**：服务多个项目，在多个项目间共同积累经验，而不是每个项目都复制一套 agent 出来。