近十堰泡沫板胶，10 万个 Agent 扎堆聊天的 Moltbook 社区火出了圈，被卡帕西赞为"接近科幻小说里‘智能爆炸’场景的东西"。

"群体智能""多 Agent"也迅速成了行业热词。

目前来看，Moltbook 等系列实践，多仍停留在 AI 自娱自乐层面。毕竟人类在这个社区也只能围观，不能发帖、不能评论、也不能投票。

但也是由于 Moltbook，另条之前已经亮相，偏向为人类提升生产力、解决复杂问题、服务真实决策的多 Agent 路线，得到了进步的关注。

量子位注意到，国内个叫做"团子"的新平台，其实在这个向上早有布局，并且刚刚宣布已经到了对外开放内测阶段。

在团子里，群 Agent 围在起，像真正的团队那样，为你辩论、挑战、反思，甚至投票，终帮你把个复杂问题拆清楚、想明白。

有意思的是，背后是个两个月前刚公开的新团队，但核心成员都是老熟人。公司 Nextie（明日新程），正是"小冰之父"李笛刚刚创立的智能体公司。

去年 12 月，Nextie 在奇绩创坛 Demo Day 上亮相，就明确提出了"认知模型"将是下趋势。他们也是国内早系统阐述"群体智能"概念的团队之。

如今产品落地，显然是有备而来。

从人之思，到群 Agent 之智

开团子内测版，界面较为简洁直观。底部展示了"吃瓜""度""创业"等典型场景示例。

用户只需在输入框中写下你的问题，便可 @不同的 Agent 团队，如"官姐妹团""官研究团"或"问奇绩"，来协助解决问题，支持上传图片、及 PDF/Word 文档。

话不多说，这就上手体验把。

场景，有些盆友应该很熟悉，马上放假过年了，又到了年度接受七大姑八大姨"审判"的时候了。

面对经典拷问，我 @了"姐妹团"求助。

紧急求助！过年庭聚会，我被三姑六婆围攻：" 30 岁还不结婚生孩子，人生不完整，太自私了。"请帮我回怼！

先你可以看到团子先对问题进行了初步分析与度思考：

随后，它直接拉出了 40 人规模的"姐妹团"登场。在侧边栏中，它们的整个讨论过程清晰可见，左下角还实时显示解决进度。

毫不夸张地说，看完 40 位姐妹集体出品的《春节反围攻回怼指南》，我悟了。

在姐妹团的讨论记录中可以看到，先是由团子分析了诉求，然后挑选了几位擅长处理这类问题的 Agent 作为代表，组队支招。

每个 Agent 都有自己的长特点：有恋脑、主清醒立的，有毒舌犀利、针见的，也有擅长从心理层面进行疏的。

它们各抒己见、互相补充，甚至会产生亿点点争论。

这么多元的观点中，总有句能让你找到共鸣。

让人没想到的是，Agent 姐妹团在讨论过后，甚至还投票表决。终避正面冲突、采用柔迂回这案，获得了大多数姐妹的认可，成为优解。

然后，团子据此整出了套即用话术：

如果这些还不够，还有四应对策略，逐加码，看人下菜。

就后场面失控、实在从回应，团子也帮你想好了优雅离场的理由："我去陪小朋友玩会儿""哎呀，我去看下厨房的汤好了没"……保你不尴尬。

姐妹们是真的懂啊！

而让人暖心的，还是团子后给出的那句叮嘱：

宝贝，记住，宴不是辩论赛，你不需要赢得任何人的认可。我们的要任务，是开开心心地过个年。

抛开亲戚的看法，你自己对未来几年的生活有什么真正的期待？

当然，在我们的日常生活中，有些事儿得靠姐妹们来帮忙支招，但也有些抉择需要理权衡与业视角的介入。

比如人才夺战演烈，我们联想到个问题："为了早日实现财富自由，我是否应该接受份自己并不认同其价值观的薪工作？"

这时候，就可以 @官研究团，听听他们的声音。

对于这样的问题，他们抛弃了感说教，从经济收益、心理损耗、长期职业竞争力等多个核心维度，展开、理的拆解分析。

其中风险投资分析师 Agent 文森特，就从风险投资的业视角出发，将这份职业选择看作是项关于个人资本的投资决策。

它量化了路径 A "薪 / 低认同"与路径 B "中薪 / 认同"两种路径的核心差异，建立了个为期 10 年的资产净值演变模型，对比了两种选择的长期收益与风险，还引用了《2025 金融市场投资者洞见白皮书》中的相关数据作为支撑，让分析具说服力。

文森特特别指出路径 A 的"低认同"是其大的风险敞口，可能致职业倦怠、发展路径依赖甚至中断。

看完文森特的决策建议，个人感觉思路还是蛮清晰的：

但这也只是步，分析和讨论还远远没结束。

心理学研究员霍伦、竞争情报分析师程心弈，也结了他们的业所长，发表了各自的观点，补充了多被忽略的细节。

比如霍伦从心理学角度分析了长期从事不认同价值观工作对个人心态、自我认同的负面影响；程心弈则从行业竞争角度，分析了这种选择对长期职业竞争力的损耗。

之后十堰泡沫板胶，业的环节来了——同行评审。

研究团全体 75 号 Agent 会对每位 Agent 的分析进行评审，提出质疑、补充漏洞、完善观点。

终这份报告，只能说是业、太业了。

长期职业发展前景、自我心理损耗、潜在职业风险等关键维度全覆盖，还结了图表展示。

甚至还有三个值得被进步入探讨的子课题，为后续的决策提供了多思路。

它不是给你份"标准答案"，而是把其中利弊，以及可能存在的风险都展开来给你看。实话实讲，在问这个问题之前，咱真从未想过份职业选择背后，竟然有这么多需要被纳入考量、权衡的细节。

除了这两大 Agent 天团之外，Nextie 和奇绩创坛还联出了"问奇绩"群体智能体。

@"问奇绩"后，奇绩创坛伙人、校友们的 AI 分身将组团出现，持续为创业者提供咨询。

比如分享个 idea：

各位离谱创意董事会的董事们，请坐好！

我有个佳 idea，「夸夸便利店」—个在你感到焦虑、自我怀疑或需要鼓励时，可以线上下单，由经过筛选的暖心店员为你提供 30 分钟定制化电话"夸夸"或"轻疏"服务的平台。服务核心是：只提供情绪价值，不涉业咨询。

你们觉得这个项目怎么样？

面对这个 idea，"问奇绩"的各位业人士 AI 分身，纷纷从自己的行业经验、业视角出发，给出了、实用的见解。

萧灼华 Agent 从业律师角度给出的提醒，也让我们意识到，个看似简单的创业 idea，落地过程中其实暗藏诸多坑，远比我们想象中复杂。

终，我们收到了份奇绩师团拟定的回复函，其中详细列出了项目的核心优势、核心矛盾，明确了这种商业模式需要攻克的"硬骨头"，PVC管道管件粘结胶还对规与责任边界、项目可能的演进路径等关键问题，给出了具体的思考。

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在连续体验了"姐妹团"、"研究团"和"问奇绩"之后，个直观感受是：

团子并不急着给你答案，而是跳出了" AI 负责生成标准答案"的模式，转而帮助用户寻找"当前情境下的优解"。这与本质仍属于信息综述的多 Agent 分头检索、结果拼接汇总的模式判然有别。

团子通过搭建具备度思辨、主动辩论与观点碰撞的 Agent 协作机制，终输出的并非散信息堆砌，而是整了多元视角、经充分博弈与权重权衡后的综研判。

从知识、理到认知的范式迁移

Nextie 团队之所以选择造团子这款产品，背后是对 AI 行业发展趋势的判断——大模型堆知识的时代过去了，下半场是认知的竞争。

事实上，Nextie 在这条路径上的探索，远比外界感知得早。

早在 2023 年 2 月，团队就通过"小冰链"（X-CoTA）验证了思考过程透明化的核心价值。小冰链仅使用了 GPT-3 约 2 的参数量，便实现了可观测、可追溯的思维链构建，并能够在理过程中实时获取外部信息、做出行动决策。

很快，团队意识到十堰泡沫板胶，仅靠单模型的理再强，也依然法避认知盲区。

因为理模型的思考，在很大程度上仍然来源于某个具体域的知识结构，思考式与域知识度耦。模型在围棋上很强，并不意味着它就能把同样的能力迁移到商业决策、人生选择或组织管理上。

于是，Nextie 开始尝试做件激进的事情——将"思考式"与"具体域知识"解耦。

在他们的设想中，水平的认知能力，应该像围棋里的全局判断能力样，可以被泛化，用于解决本质结构相似、但表面形态不同的问题。

但要实现这点，单模型路线行不通。

因为个现实世界的事实是：世上并不存在"认知上的全能个体"。很多认知本身就是冲突的，例如，墨菲定律强调"凡事可能出错"，而反墨菲定律强调"凡有好事发生"；保守主义追求稳健，进取主义追求机会。

认知旦要求度自洽，就注定需要多套互相张力的认知体系同时存在。

也正是在这个阶段，Nextie 开始系统转向群体智能研究。

相比理模型所动的"知识平权"，团队认为，群体智能解决的是底层的"认知平权"问题——通过引入大量具备不同视角、经验和认知式的 Agent，让问题在群体内部被反复拆解、对抗和校正，从而显著降低单点决策的偏差风险。

李笛对群体智能的定义，正是基于这判断：

群体智能是针对个人、组织及大模型普遍存在的认知盲区，让大规模拥有特视角、经历和认知法的 Agent，对同件事综不同认知进行研判，从而让任务完成或决策结果比以往优。

这些理念，也浸润到了团子的产品形态中。

在这个逻辑下，团子并不是简单地多叫几个 Agent 起讨论，而是将人类社会中已经被验证有的协作机制，尤其是带有对抗的辩论机制，系统地引入到 Agent 世界中，刻意避看似致、实则表演的假共识。

同时，团子中 Agent 团体的发言、分歧与争论过程全部可观测，延续了 Nextie 从 X-CoTA 阶段就确立的思考过程透明化原则。

据了解，Nextie 团队甚至还门研究了 1800-2020 年整整 220 年的人类文献，就为了搞懂"群体智慧"到底是怎么演进的。通过大规模数据训练和分析，将这些认知模式迁移到 Agent 设计中。

那么，如何判断群体智能是否真正有？

团队提出了五个评估维度。

根据 Nextie 公布的评测结果，其群体智能法在复杂决策任务上的智能度得分，过了包括 ChatGPT-5.2 Thinking 在内的单大模型；同时，在达到同等思考度的情况下，整体计消耗（Token）可降低约 50。

值得提的是，这种实践路径，与谷歌 DeepMind 近期的研究观点不谋而。

在论文《Distributional AGI Safety》中，谷歌 DeepMind 提出了此前被相对忽视的"拼凑式 AGI 假设"（Patchwork AGI Hypothesis）：AGI 可能先通过多个具备互补能力的 sub-AGI Agents 协作涌现，而非依赖单实体。

其核心特征，正是群体智能。

在另篇新论文《Towards a Science of Scaling Agent Systems》中，谷歌 DeepMind 系统比较了不同多 Agent 架构在计复杂度、扩展与任务适配上的差异。

据了解，Nextie 所采用的，也正是论文中提到的五类——混型多 Agent 架构（MAS, Hybrid）。

混型多 Agent 架构能够整不同协作模式的部分优势。

论文中指出，从适配来看，这种架构既继承了中心化架构中"协调者"的全局调度能力，能够有拦截错误，减少信息碎片化；同时，又保留了去中心化架构中 peer-to-peer 通信的灵活，并通过有限的横向交流，缓解层管控可能带来的僵化问题。

在任务兼容层面，混型多 Agent 架构在某些复杂或不确定的任务中表现出" least-worst "的特。

而 Nextie 团队早已将这种思路落地到团子的实际系统设计之中。

小冰灵魂人物开启"下程"

团队之所以能在这条路径上如此早做出判断，很大程度上，与他们的来路有关。

Nextie（明日新程）于去年 12 月成立，是很年轻的公司，但其核心成员，几乎完整延续自微软小冰原班人马。

小冰曾经做成过什么，行业里并不陌生：长期服务数亿用户、跨多个国和地区运行，在对话、情感交互、内容生成等向上走了很长段工程化与产品化的路。

站在 Nextie "向盘"后面的，正是当年把小冰从 0 带到 1 的那批人。

李笛，是微软亚洲工程院前常务院长，也是小冰从项目阶段路走到立公司的核心动者，是公认的"小冰之父"。他长期负责小冰整体技术与产品向，对"智能体应该以什么形态存在""如何在真实用户规模下长期演进"有过完整周期的实战经验。

在他身边，还有两位直并肩作战的小冰时期的关键人物。

曾敏，小冰联创始人、微软前席研发总监。

他硕士毕业于北京航空大学可靠与系统工程系，2012 年加入微软互联网工程院，在 Bing 团队从事搜索相关与英文搜索相关工作。

曾敏负责过小冰开放域对话系统的整体设计与落地，是小冰能够长期保持大规模对话能力稳定运行的重要基石之。

文斓，小冰前大模型与法负责人、英特尔前架构师 / 技术委员会委员。

他曾长期负责小冰大模型与法体系，在视觉、多模态、AIGC 能力上动过多项核心的产品化落地。

小冰时代，这支团队解决的是"如何让个智能体像人样和你聊天"，在团子里，他们继续向前追问的是：智能体如何协作、博弈、分工，终形成群体层面的智能。

这显然不是次突然转向的新尝试，像是这支团队在完成了单体智能体的长期工程之后，顺势开启的"下程"。

据悉，Nextie 正计划启动千万美元融资，奇绩创坛将参与其中。

产品刚内测，生态作也已跟上。

如前文所展示，Nextie 与奇绩创坛共同在团子中出了"问奇绩"群体智能体。这指向个远的图景：未来，每个人可能都有个甚至多个"智能体版本"活跃在数字世界中，与他人 Agent 协作、交易、创造价值。

团子，或许就是为这个未来搭建的个清晰的早期样本。

另外，在产品演进节奏上，Nextie 也给出了明确预期：后续将保持每周三新的节奏，持续出新角与新能力。

其中，即将上线的"群体仿真团"，号称可以模拟某个决策在现实世界中可能引发的连锁反应，让用户在真正行动之前，有机会先"预演"遍未来。

在 AI 工具越来越像标准答案生成器的当下，团子提供了种相反的思路：

重要的不只答案本身，还有通向答案过程中，那些被充分争论、权衡和反思的可能。

至于它适不适你，或许只有亲自试过才能知道了～

官内测版链接：https://mytuanzi.com/

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—  完  —

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