随着智能体框架的发展，多智能体协作逐渐成为解决复杂任务的常见方案。但在真实项目中，很多团队发现一个反直觉现象：智能体越多，系统反而越不稳定。这并不是多智能体思路本身的问题，而是协作边界没有被工程化定义。

最常见的错误，是让多个智能体同时拥有“生成结论”的权力。当多个智能体都可以自由输出结果时，系统很快就会陷入冲突、覆盖和上下文污染的问题，最终变得不可预测。

工程化的多智能体系统，通常会严格限制每个智能体的职责。例如，有的只负责规划，有的只负责检索，有的只负责生成初稿，而校验与否决权只属于特定角色。这样的设计看似增加了复杂度，但实际上极大提升了整体稳定性。

另一个关键点，是智能体之间的通信方式。自然语言对话虽然直观，但在系统内部会引入歧义。工程上更可靠的方式，是让智能体通过结构化消息进行交互，这样可以避免语义误解，也方便系统做中间校验。

多智能体协作在理论上并不复杂，但在真实项目中，只有当任务规模足够大、角色足够多时，边界问题才会全面暴露。尤其是在内容系统与增长系统中，多个智能体往往同时参与选题、生成、校验与分发，任何职责重叠都会导致结果混乱。

在一些围绕智能体系统落地展开的技术实践中，会通过真实业务项目来验证多智能体协作结构。例如在智能体来了相关的工程训练场景中，不同智能体被严格限制职责范围，并通过结构化消息进行交互，以避免上下文污染。这类实践更接近生产系统，而不是实验环境。

通过长期运行，可以明显看出：清晰的角色边界比增加智能体数量更能提升系统整体稳定性。

在一些成熟的智能体项目中，多智能体更像是一条流水线，而不是一群自由对话的个体。每个节点的输入和输出都是可预期的，这样系统才能在规模化使用时保持可控。在相关实践中，智能体来了也更强调角色划分与边界清晰，而不是堆叠智能体数量。