测了 GLM5 配合 Agent Teams，我有点 emo 了

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🎯 观看指数

适合观看人群：AI 开发者、大模型研究者、技术创业者、AI 产品经理 推荐分数：85 推荐理由：视频深入探讨了 GLM5 与 Agent Teams 的实战应用，对 AI 多智能体协作的技术细节和局限性进行了深度剖析，为相关领域从业者提供了宝贵的实践经验

📝 概要总结

视频以 GLM5 模型与 Agent Teams 的实战测试为线索，详述了多智能体协作从混沌到有序的编排过程，揭示了当前 AI 在多智能体协作中的局限性。创作者通过亲身实践发现，虽然通过技能编排和规则定义能够改善协作效果，但 AI 在收敛性任务和真正意义上的团队协作方面仍存在明显短板，最终提出了发散靠蜂群、收敛靠系统的核心观点。

🔑 小结论

视频【测了 GLM5 配合 Agent Teams，我有点 emo 了】包含的关键知识点如下：

  • Agent Teams 能够实现 AI 智能体的自组织协作，一个任务可以运行数小时无需人工监管
  • 国产大模型缺乏对 Agent 蜂群协作的训练，不会使用协作工具链且不懂协作时机
  • 通过 skill creator 创建 slash teams 技能可以弥补模型知识缺失的问题
  • 需要定义三个核心文件：技能描述、分工配置、协作规则协议来规范团队行为
  • Agent Teams 更适合发散型创意任务，而不适合收敛型决策和质量检查任务
  • 并行架构会产生大量噪声信息，信息增益随 agent 数量增加而递减
  • 自组织必然产生浪费，需要收敛系统来筛选优质方案
  • 编排就是定义从混沌到秩序的熵减过程，是 2026 年的技术主线

⏱️ 时段总结

视频总时长：09:01

00:00:04 😊 测试背景与期望： 本章节介绍了创作者对 GLM5 模型更新的兴奋期待以及希望通过 Agent Teams 实现自动化开发的初衷。创作者拥有多家平台的高档 coding plan 和本地算力，但个人能力有限无法充分利用这些资源，期望通过 AI 多智能体协作来消耗 token 并提升效率。

00:02:12 🤔 Agent Teams 的协作困境： 该章节揭示了国产大模型在 Agent Teams 协作中的严重问题。GLM5 等模型完全缺乏对蜂群协作的训练，不会使用工具链、不懂协作时机，导致团队陷入混乱——程序员直接改代码、测试员盲目测试、审查者孤立工作，最终 leader 不得不亲自下场干预。

00:03:52 🛠️ 技能编排的突破性尝试： 本章节详细介绍了通过技能编排解决协作问题的创新方法。创作者通过让能力更强的模型分析系统功能，创建了 skill.md、role.md、protocol.md 三个核心文件，定义了工具细节、分工方式和协作规则，使团队协作发生了质的变化。

00:06:12 😞 收敛任务的局限性： 该章节展现了 Agent Teams 在收敛性任务中的失败案例。虽然团队协作过程良好并发现了大量 bug，但由于 GLM 视觉能力受限且缺乏真正的反思质疑能力，无法发现核心问题，最终仍需人工介入通过多模态模型解决。

00:07:39 💡 发散与收敛的辩证关系： 本章节总结了 Agent Teams 适用的任务类型和局限性。多智能体协作适合发散型创意任务（如头脑风暴、灵感产生），通过多采样增加可能性；但不适合收敛型决策任务，容易陷入形式化讨论和重复观点，需要外部收敛系统进行筛选。

00:08:47 🎯 编排技术的未来展望： 最后章节提出了编排技术的重要性和未来方向。创作者保持乐观态度，强调编排就是定义从混沌到秩序的熵减过程，需要建立自动测试、录屏验证、指标评分等收敛系统，并在系统无法判断时引入人为介入机制。