谷歌Gemini系统：多智能体竞赛推动L3 AI进步

谷歌的Gemini系统正挑战着AI的极限，其多智能体竞赛功能或将引领L3 AI的潮流。

最新测试显示：Gemini能连续运行40分钟处理同一任务。

在这40分钟里，Gemini根据用户输入，能生成100+条创意，并由一组Agent进行打分、排名，最终输出结构化的评审报告。

这样的设计，让用户无需面对AI的草稿式输出，只需从智能体打磨后的结果中挑选即可，大大减少了与单个Agent的磨合时间。

简而言之，用户只需决策拍板，而探索和迭代的过程，全由Agent代劳。

据悉，这种“先由点子生成器想方案，再由评审团进行竞赛式打分”的多智能体系统，在面向用户的产品中还是首次亮相。

谷歌这次的创新，再次证明了其在AI领域的领先地位。

多智能体竞赛系统

如何让智能体不再只是‘回答问题’，而是把大伙的输入‘当真事办’？

谷歌的做法是将多智能体工作流、长时思考、对抗式生成三件事直接结合。

本质上，这是在用‘时间’换‘质量’。

一句提示会在多智能体系统内部经历一个长达40多分钟的、完整的生成—竞争—筛选流程，而不是一次性吐出答案。

具体看，Gemini for Enterprise的多智能体系统首先接收主题与评估标准，大规模生成初始创意（100+）。

随后，多个Agent以竞赛方式对这些创意进行评分、排序。

这样，用户得到的不是一条回答，而是一套经过完整流程沉淀出来的结果：约100个创意，按标准排序，并附带概述、细节、评论、完整评审记录，以及独立生成的‘比赛表现报告’。

当前预览版中，谷歌推出了两个基于此竞赛系统的应用场景：

创意生成：用户提供主题后，系统启动多智能体竞赛流程，生成并排序与主题相关的创意。

合作科研：用户指定研究主题并提供数据，由智能体通过相同机制生成和评估创意，更侧重科研类任务。

事实上，谷歌早在今年2月就发布过科研辅助类的Agent，但与这次内测的能力相比，功能规模和表现都不是一个量级。

一方面，单次推理的可持续时长被提升至40分钟。

另一方面，系统在推理期间能够结合对抗式生成，产出结构化、有洞见的内容。

这不仅让Agent能承担更复杂的任务，也提升了人机协作效率。

L3 AI，谷歌先行一步

去年，OpenAI提出了五级AI分类体系，用以追踪通用人工智能（AGI）的发展。

按这一体系，去年位于L1（会话型AI）向L2（推理型AI）发展的阶段。

而今年，随着Agent技术的快速发展，L3 级代理型AI开始走上舞台。

L3的核心在于‘代理能力’，即AI可以在用户授权下自主执行任务，并在多天内持续运行、适应环境变化。

随着合作科研的进一步开发，Gemini没准也能够触及L4（创新者）的门槛。