在人工智能领域，一场关于智能规模化路径的激烈争论正在硅谷上演。Epoch AI 的研究数据显示，AI 训练成本正以每年 2.4 倍的速度增长，预计 2027 年将突破 10 亿美元，而性能提升却日益迟缓。这种成本与收益的 "剪刀差"，将 AI 行业推向一个关键的十字路口。2025 年 6 月，两家顶尖 AI 公司 ——Cognition 与 Anthropic—— 几乎同时发布了截然相反的解决方案，引发业界对 AI 规模化道路的深度思考。

垂直深耕：Cognition 的 "低熵智能体" 哲学

Cognition 在其发表的《不要构建多智能体》一文中，对当前火热的多智能体范式提出尖锐质疑。该公司认为，AI 系统面临的核心挑战是 "熵增"—— 即随着智能体数量增加，协调与沟通的混乱会导致错误呈指数级放大。这一观点在软件工程领域早有印证，《人月神话》中 "向延期项目增加人手只会让进度更滞后" 的定律，在 AI 世界同样适用。

Cognition 用 "开发 Flappy Bird" 的案例生动诠释了这一现象：当多个智能体各自基于隐性决策行动且目标无法对齐时，系统整体表现如同 "交响乐团中小提琴手演奏巴赫而圆号手吹奏爵士"，单个组件性能优异却导致整体失效。2025 年对七个主流多智能体框架的研究显示，软件开发智能体系统 ChatDev 的编程正确率仅 33.3%，AppWorld 系统的失败率更是高达 86.7%，这些数据印证了多智能体协作中的 "合成谬误"。

面对这一困境，Cognition 提出 "上下文工程" 解决方案，旨在打造极致可靠的 "低熵智能体"。该方案通过强化 AI 的上下文连贯性，使其拥有 "完美记忆力"，能够理清任务逻辑并记住前因后果。配套的 "上下文压缩机" 技术则如同 AI 的 "海马体"，能动态提炼任务关键信息，确保长周期任务中 AI"不忘初心"。Cognition 的核心主张是：真正的智能规模化应聚焦单个智能体的内在品质提升，而非盲目增加数量。

并行扩张：Anthropic 的分布式认知系统

与 Cognition 形成鲜明对比，Anthropic 在《我们如何构建多智能体研究系统》中展示了对多智能体路线的坚定信心。该公司诊断认为，单个智能体的 "注意力带宽" 是规模化的核心瓶颈 —— 如同人类无法同时理解一百本书，AI 的上下文窗口和顺序处理能力限制了其处理复杂任务的效率。

Anthropic 的研究数据显示，模型推理过程中消耗的 Token 总量能解释 80% 的性能差异，印证了 "大力出奇迹" 的现实。更具冲击力的是，其多智能体系统（由 Claude Opus 4 领导、多个 Claude Sonnet 4 协作）的性能比单一更强的 Claude Opus 4 高出 90.2%。在 "检索标准普尔 500 指数 IT 公司董事会成员" 的案例中，多智能体系统通过并行搜索迅速完成任务，与单个智能体的线性搜索失败形成强烈反差。

Anthropic 构建的 "分布式认知系统" 如同一座精密运作的 "AI 工厂"：采用 "编排 - 工作者" 模式，设置 LeadResearcher 作为 "CEO" 拆解任务，Subagents 作为 "部门经理" 执行子任务，Memory 作为 "中央数据库" 存储计划，CitationAgent 作为 "法务合规部" 核查信息来源。这套系统复刻了现代企业管理体系，通过精细分工和任务拆解，实现群体智慧对个体极限的超越。

不可能三角：成本、效率与可靠性的残酷权衡

Cognition 与 Anthropic 的路线之争，本质上揭示了 AI 领域的 "不可能三角"—— 可靠性、效率与经济性无法同时兼得。这一框架解释了两家公司的战略取舍：

Cognition 选择牺牲经济性以追求极致可靠性，其 "上下文工程" 在软件工程等对一致性要求极高的场景中具有独特价值，但高昂的研发成本和规模化限制使其难以普及。Anthropic 则牺牲经济性换取效率，多智能体系统的 Token 消耗达普通模式的 15 倍，复杂的管理架构也增加了工程成本，但其在信息搜集等可并行任务中展现出效率优势。

行业领袖的言论也印证了这一困境。黄仁勋强调下一代 AI 需要百倍算力以提升推理能力，侧重效率与可靠性而忽视经济性；LeCun 则指出推理成本将成为 AI 大众化的核心障碍。企业 AI 应用的总拥有成本分析显示，数据管道维护和专业人才等隐性成本占总支出的 60%-80%，进一步凸显了经济性挑战。

混合范式：未来 AI 规模化的可能出路

在 "不可能三角" 的约束下，未来 AI 规模化的突破可能在于混合范式。2025 年涌现的 MetaOrch 神经编排框架和 DynTaskMAS 动态任务图等研究，正在探索自适应智能体系统 —— 根据任务性质动态选择 Cognition 式的 "专家内核" 或 Anthropic 式的 "并行工厂"。

这种混合模式要求使用者深刻理解任务特性：撰写长篇小说等需要强上下文连贯的任务，适合采用 Cognition 模式；完成市场调研报告等可并行处理的任务，则更适合 Anthropic 模式。对 "可靠性溢价" 或 "效率溢价" 的权衡，将成为企业 AI 应用的关键决策。

Cognition 与 Anthropic 的这场对决，没有终极赢家，却为行业指明了方向：真正的 AI 规模化，需要超越单一技术路线的局限，在成本、效率与可靠性之间找到动态平衡。随着混合智能体系统的发展，AI 行业或许能突破当前的 "玻璃天花板"，开启智能规模化的新篇章。