谷歌发布智能体Scaling Law：180组实验打破传统炼金术

谷歌通过180组受控实验揭示智能体系统的定量扩展原则，发现多智能体协作效果高度依赖任务结构，在金融等可分解任务中性能提升达80.9%，而在游戏规划等任务中最多下降70%。研究识别出工具数量、能力饱和与错误放大为三大扩展瓶颈，并发现Gemini、GPT与Claude在不同架构中表现各异。最终构建的预测模型以87%准确率推荐最优架构，推动智能体系统设计进入可量化时代。
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