Google最新：Teamwork 多智能體不是簡單把任務分給幾個 Agent 就行，怎麼讓它們協作而不是互相強化錯誤，是個更難的問題。Google 最近開放原始碼的 Teamwork 框架給了個答案，它在數學、硬體模擬、開源最佳化這些前沿領域都有實測成果，我看了它的設計思路，覺得對做 Agent 的人挺有啟發。 這篇文章主要拆解它的設計原理，看看它到底怎麼解決多智能體協作的問題。 原文連結：https://antigravity.google/blog/teamwork-when-ai-becomes-a-research-partner

過去三天，全球三家頭部模型公司接連更新了自己的前沿模型。 圖片由AI生成 9月1日，Anthropic發佈Claude Fable 5.1；9月2日，Google發佈Gemini 3.8 Flash；一天之後，OpenAI發佈GPT-6 Astra。 重點依然是更強的Coding、更複雜的推理、更長時間的Agent任務，但是背後還有一個更值得關注的趨勢，Computer Use、Browser和Tool Use，越來越成為一套統一的環境互動能力。

▎OpenAI在發佈說明裡點明，這次上線是一整套全新系統首次在真實生產環境中整體運轉，為此團隊正在調集大批計算資源、擴充推理能力。 兩天之內，三場前沿發佈，最快的一次反超只用了五小時。 9月4日，OpenAI宣佈開始分批次發佈GPT-6 Astra，優先向全部Plus使用者開放，官方口徑是穩妥與速度並重，整個發佈預計數天內完成。而就在兩天前，9月2日，Google與Meta同日各放一款新模型。Google端出Gemini 3.8 Flash，這是它六周內第三款Flash；Meta端出Muse Spark 1.3，這是它五個月內第四款Spark。Meta新模型上線數小時後，即在Artificial Analysis智能指數上反超Google同日新品。兩場發佈之間，只隔了四十八小時。 放在兩年前，一款旗艦發佈足以佔據一周頭條。如今，前沿模型的保鮮期被壓縮到以小時計。這並非某一家公司的困境，而是一個更冷的訊號。大模型智能本身，正在變成一種可以被快速複製、快速刷新的商品。誰先發佈、誰更便宜、誰更垂直，正在取代“誰最強”，成為更值錢的三個問題。

讓具身智能走進現實 開源AI正處於一個拐點。 如果你在8月27日這天，把399美元押在一隻25釐米高的塑料鴨子身上，你會收到一條通知，預計發貨時間是聖誕節前。 這隻鴨子會走路。只是它走起來搖搖晃晃，像喝多了的企鵝。它會坐下、蹲伏、輪滑，用喙叼起一塊抹布，摔倒後自己爬起來。它不能語音對話，只會發出一些奇怪的短促聲音。因為每台Microduck在第一次喚醒時，會生成一個專屬的音訊簽名，然後用“一輩子”。

這場源於巨頭恐懼和無奈的「會戰」，利多創業者。 「這仗打錯了，最多是白燒幾十億；但如果不打，可能是生死問題。」 這是創新工場聯合首席執行長、管理合夥人汪華對大廠重金押注 AI 辦公的判斷。 2026 年的這個夏天，中國科技巨頭髮起了 Agent 時代第一場「戰役」：豆包工作正式發佈，TRAE、扣子團隊整體併入豆包體系。更早的 7 月底，飛書產品團隊併入豆包；另一邊，騰訊的 WorkBuddy 已經跑出了千萬月活，阿里也在整合自己的桌面 Agent、雲端 Agent 和釘釘能力。

9月3日，一條消息在機器人圈炸了鍋。 Figure AI宣佈與英國AI基礎設施公司Nscale達成戰略合作，將部署NVIDIA最新的Vera Rubin平台，最高配置10萬張GPU。首期算力採購承諾35億美元，雙方意向後續擴大至超60億美元。 首批GPU將於2027年下半年在德克薩斯州巴斯托的資料中心上線。 消息一出，圈內人的第一反應不是”Figure真有錢”，而是——人形機器人這門生意，終於從”拼身體”捲到了”拼腦子”，而”拼腦子”的本質，就是拼誰更能燒錢。

一台AI伺服器很可能先用完記憶體，再用完算力。訓練把權重、啟動值和最佳化器同時堆進HBM；推理讓KV快取隨上下文和並行膨脹；Agent又把狀態佔用拉長到幾分鐘甚至更久。 一、昂貴的GPU為什麼還會停下來等資料 一台裝著高端GPU的伺服器開始工作後，資料會沿著一條很清楚的路徑移動。最熱的權重、啟動值和KV快取留在HBM，CPU正在處理的索引和工具狀態放在系統DRAM，更冷的會話與檢查點繼續下沉到CXL記憶體和SSD。任何一層供數太慢，GPU都只能等待。 記憶體需求因此有四本帳。模型帳記錄權重和執行階段緩衝，訓練帳記錄梯度、最佳化器和啟動值，推理帳記錄每條會話的KV快取，系統帳則裝著資料集、索引、檢查點和工具狀態。四本帳會在同一台機器裡重疊，卻由完全不同的變數驅動。