很多人对 AI 同事的第一直觉是：它们应该像团队一样工作，一个角色配一个智能体。一个管工程，一个管市场，一个只写博客。
我们一开始也是这么做的。Okou 允许你在一个工作空间里创建多个智能体，每个都有自己的名字、头像、指令和工作流。8 月我们还专门发过一篇文章，讲多个智能体如何分工、如何交接。我们自己的工作空间里就有不少智能体：Lucas 写博客，Lisa 记账，Iris 负责投资人关系，我还有一个叫 Emily 的智能体，帮我分拣邮件。
但用户的直觉只是一个参考。在 Notion 出现之前，人们对文档工具的直觉是：它得有页眉和页脚。
多智能体也不是一项基础能力。基础能力是每个 AI 产品最终都需要的东西：聊天、做幻灯片和网站、操作电脑。多个智能体不在这个清单上。
以我们以前的博客智能体 Lucas 为例。它的指令里大约三分之一，是默认 Okou 也在用的同一套通用模板。剩下的是三个具体流程：如何在 Strapi 里发布博客文章，如何为我们的网站撰写用例页面，以及如何生成每日注册转化率报告。挂在 Lucas 名下的 13 个工作流，在工作空间里全部是公开的，没有一个只属于 Lucas。
所以，Lucas 和默认 Okou 的区别，归根结底只是一个名字、一个头像，外加三个本该做成工作流的流程。这些流程被锁在了 Lucas 里面。你让默认 Okou 去发一篇博客，它对这些规则一无所知。
随着智能体越来越多，组合也越来越多。多个智能体、多个工作流、多个对话相互交织，每一种组合都是我们要维护、用户要学习的逻辑。我们碰到了一些从用户角度很难回答好的问题：
- 为什么两个智能体不能共用同一个工作流？
- 为什么在 Slack 里我只能和 Okou 对话，却不能和我自己的私人智能体对话？如果 Lucas 是一个人，我应该在任何地方都能找到它。
- 为什么记忆在所有智能体之间是共享的？如果每个智能体都是一个人，那每个都应该有自己的记忆。
这些问题都能解决，但每一个都需要实打实的工程投入。不去解决，多智能体就始终是一个半成品体验。我们也很难找到一个只有多智能体才能解决的问题。我们更常听到的抱怨反而是：要管理的智能体太多了。
所以我们决定，每个人一个 Okou。模型变得更简单：
- 每个人都有一个默认的 Okou。
- 你的 Okou 属于你，是私有的。
- 你的 Okou 和同事的 Okou 不是同一个智能体。
- 组织里任何人设为 Public 的工作流，你的 Okou 都可以使用。
以前挂在智能体身上的东西，现在都放到了更合适的位置：
- 指令属于你。你只需写一套，Okou 在网页端、Slack 和自动化中都会遵循。
- 工作流属于工作空间。同事发布的 Public 工作流，任何人都能用，你也可以复制一份，改成自己的。
- 已连接的账号属于你，所以你不再需要挑选让哪个智能体获得访问权限。
- 对话用项目来归类，可以按客户、项目或主题组织。
在这个模型里，一个智能体几乎就只是一套指令。Lucas 里的那三个流程，应该变成任何人都能用的工作流。
多智能体本质上是组织内部的一种管理实践，一种管理 AI 能做什么的方式。每个组织都有自己的管理方法，没有哪一套适合所有人。单个智能体更接近一件工具，而工具更容易理解，也更容易上手。用户最需要的是把事情做完，其次是一件能把事情做完的工具，最不需要的是一套做事的方法论。
Anthropic 的 Applied AI 团队在最近一篇关于企业智能体部署的文章里也观察到了类似的现象。他们对比了多个部署案例，发现配备 Skills 的单个智能体在质量上常常优于拆分成多个专职子智能体的设计，而且单个任务的成本和延迟往往也更低。他们还写道：“我们太常看到企业给每个团队或每类问题都配一个专属子智能体，结果智能体架构成了组织架构图的翻版。”他们的文章讲的是智能体架构，而不是产品设计，但其中的道理同样适用。
纵观如今的 AI 产品，我们看到四种模型：
- 多个智能体，多个对话。这就是过去的 Okou。
- 一个智能体，多个对话。ChatGPT、Codex 和 Claude Cowork 都是这样。
- 一个智能体，一个对话。Instinct 是这样。
- 多个智能体，每个只有一个对话。Grok bot 是这样。
我们用的是最复杂的那种组合，却并没有因此解决更多问题。
我们知道这是一次破坏性变更。之前迟迟没有动手，有两个原因：一是要请你学习一种新的工作方式，也就是一个 Okou 加上工作流；二是对于你已经搭建好的东西，还没有一条清晰的迁移路径。现在，这条路径如下：
- 你的对话都还在。 你可以通过项目、搜索和原始链接找到它们。
- 如果你之前用不同的智能体给对话分类，现在请改用项目。 把对话按类别归在一起，是很多人额外创建智能体的主要原因。Claude 和 ChatGPT 也是用项目来满足同样的需求。
- 如果你给不同的智能体写了不同的指令， 就把共同的部分保留在你的个人指令里，把具体流程改成工作流。
越早停止在多智能体之上叠加抽象，就越好。打开 Okou 时，你不再需要决定该问哪个智能体。告诉 Okou 你要完成什么，剩下的交给它。
