这是一个反思的文章 后悔无用 发出来警示自己和造福大家
MegaAgent是我们在24年写的发在ACL 2025。主要内容就是给大模型一个大任务人然后系统自己拆、自己建团队、自己并行干活、自己检查质量。不需要人写SOP，不需要预定义角色。
然后25年Manus爆火 他们的设计是agent自己规划、拆解、调工具、验证。动态分工，并行执行，自动纠错(今年很震撼 manus被meta二十亿美元收购)再到26年Kimi K2.5的核心也是这套：自主分解、多agent并行、自我反思。
MegaAgent的架构是Boss Agent拆任务给Admin，Admin再分给Worker，像操作系统里进程管线程。每层都有监控，出错自动重试。我们测了590个agent协同生成国家政策，800秒完成五子棋全栈开发。听着挺简单的事吧，但是当时MegaAgent是唯一能跑通这种规模的系统。
这些设计层级分工、并行执行、自动监控、无需预定义流程就是现在kimi们在产品里做的事。然后我就开始想我为什么没做下去呢，过了很久我才想清楚然后现在总结成下面几点。
1⃣ 论文思维害人。写完paper收到accept就觉得做完了 但论文只是证明思路work，离有人用差十万八千里。
2⃣ 没有产品意识。脑子里只有比MetaGPT好但是没想过谁会用以及怎么用。我实在在跟baseline打架，不是在跟用户需求打交道。
3⃣ 对时机判断错了。24年觉得多agent离产品化还早，结果25年Manus就火了
4⃣ 最根本的是高估idea和低估执行。idea对了只是开始做成产品才是难点。
给做大模型研究的同行一点建议 如果你的论文解决的是真实需求，那你认真想想它能不能往产品推一步。别让它只躺在会议proceeding上因为他可能是下一个二十亿美元。