我搭了一套4个Agent协作的工作流，跑了一周，发现一个扎心的事实：它们一直在忙，产出全是废的。

我让一个Agent调研、一个写初稿、一个审稿、一个排版。单拎出来都行，组合在一起就崩了。

第一个坑：踢皮球。审稿说"补数据"，写稿就去加，加完审稿又说"结构不对"，来回十几轮，Token烧了几百块，出来的东西跟第一版差不多。

第二个坑：目标漂移。原本写行业分析，跑了五六轮之后，它开始优化竞品官网文案了。没人让它改方向，上下文的噪音把注意力带偏了。

第三个坑最要命：信息污染。调研给了一个有偏差的数据，后面三个全在这个基础上加工，偏差层层放大，最后结论跟事实差了十万八千里。系统不报错，它只是安静地产出垃圾。

后来我想明白了：多Agent的核心不是"多个AI一起干活"，是"信息怎么流转、错误怎么截断、什么时候该停"。

我的解法：给每条协作链路设3道锁——轮次不超过3轮、每个Agent只读自己的上下文、最终输出跟原始需求做相似度校验。加完之后从"偶尔能用"变成"基本能用"。

说句实话：2026年多Agent框架满天飞，大部分人还在交学费。门槛不是搭起来，是不跑偏。

你搭过多Agent工作流吗？"越跑越歪"这问题你最后怎么解决的？

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