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多智能体协作
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核心洞见
智能体的瓶颈往往不是模型能力，而是任务拆解、角色分工和协作管理。
多智能体协作可以用 MCP、共享目录、handoff 文件、cron 调度等方式实现，不一定需要复杂平台。
红蓝对决适合做 AI 输出自验，但人的判断仍是最终质量控制。
国产工具如 WorkBuddy 在办公场景中已经够用，关键是建立稳定工作流。
CLI 与 GUI 不是强弱关系，而是自动化深度与交互友好度之间的取舍。
高质量 AI Coding 工作流更像团队协作：一个模型做计划和审查，另一个模型做执行。
当工具自身出现故障时，用另一套工具链交叉修复，往往比在同一会话里死磕更稳。
Auto mode 能减少确认次数，但关键业务节点仍需要人来判断风险和意图。