之前看不少人搞agent军团、公司啥的。但我感觉角色边界还是太宽了，除了费token、增加幻觉、爆上下文，现在能想到的好处不多。想问问大家，你们实际用的时候，是怎么搞出适合自己业务或需求的agent团队的？效果咋样？
我对现在agent基建的实际效果不太清楚，大部分时间还在ide、cli里自己猛蹬。目前agent对我最大的好处，就是能让他24小时挂着干活。
老鸟别碰agent军团，除了烧钱就是幻觉爆炸，老老实实用脚本。
顶，同问，我也是看别人搞得热闹，自己一直没敢上手。
这东西就那样，真有用的就一两个核心agent，其他全是拖后腿的。
是不是一开始别搞太复杂的团队会好点？比如先弄一个写代码的，再配一个检查的？我不太确定这样能不能减少幻觉，小白瞎想的哈。
我就分享下我的经历吧，之前跟风搞过，效果真的一言难尽。我当时的业务是想自动化处理一些用户反馈，分了个分类agent、总结agent和回复草拟agent。结果沟通成本巨大，经常出现A分类完，B总结的时候完全跑偏，最后C生成的回复牛头不对马嘴，我还得花更多时间去检查和修改，token倒是烧得飞快。后来精简了，就留了一个能力强的agent，给它清晰的指令和上下文，反而稳定多了。感觉现在这基建，还撑不起太复杂的多角色协作。
又来这种帖子了，人均AI公司CEO，落地全是“下次一定”。除了挂着刷时长骗自己，还有啥用？
楼主提到24小时挂着干活，具体是挂什么类型的任务呢？是数据爬取、监控，还是批量处理？另外，你用的哪个平台或框架来管理这些agent的调度和状态保持？我对这个持久化运行的实际稳定性很感兴趣。
我现在的用法很简单，就没搞“团队”。1. 用V0写个清晰的单一职责prompt。2. 用Claude或GPT-4o的function calling让它按步骤调用工具。3. 关键步骤的结果我会设置检查点，手动确认一下再继续。这样幻觉可控，也能自动化一部分。别想着一股脑全丢给AI，人还是得在关键环节盯着。