别被多智能体的概念吓住，真正跑通工作流的人都在关注这些细节
多智能体协作这词儿今年火到不行，Manus、Genspark 这些 Super Agent 平台一个接一个冒出来，号称多模型协作、自动分工、端到端交付。听起来是不是特别美好？但大家对这类工具有个共识：起稿是真快，成品交付是真难。
Jimmy Song 上周写了一篇深度体验文，他实际试了 Manus 和 Genspark 的 AI Slide 功能生成演讲幻灯片。结论就是：Manus 框架和文本质量尚可，但样式调整空间极其有限。Genspark 生成过程约 10 分钟，内容逻辑可用，但排版问题更突出，修正细节所耗时间甚至超过生成本身。他试了导出 PPTX，结果样式直接炸掉。他的原话：“多智能体工具在‘起稿’阶段极具优势，但‘直接交付成品’仍有明显短板。”
这说明一个现实问题：多个 Agent 分工协作看似专业，但缺乏统一审美和视觉规范，做出来的东西拼接感很强，最后还得人肉擦屁股。Jimmy Song 自己做幻灯片反而更愿意用 Markdown 工具 Marp，灵活度远超这些 Super Agent。
但换个角度看，如果你把多智能体工作流用在结构化任务上，效果就完全不一样了。
吨师傅团队搞了一个真实落地的案例：销售人员收到公司线索，要访问对方官网搞清楚他们做什么，再录入 CRM 通知团队。传统做法一个线索 5-10 分钟。他们用 n8n 搞了一套工作流——自动抓取网站首页，AI 判断信息是否充分，不充分就自动跳到 About 页二次抓取，最后把客户行业洞察同步到飞书多维表格并推送给销售团队。整个过程 10 秒生成核心洞察，全自动化运行。这才是多智能体协作真正发挥价值的地方：规则明确、流程可定义、输出可验证。
再来看编程领域。OpenHands（前身 OpenDevin）现在 GitHub 70K+ stars，拿到了 1880 万美元 A 轮融资。它的定位就是“你自己的 Devin”——开源、自托管、接任意 LLM。Vibe Coding 的评测指出，它能在沙箱环境里 clone 代码库、写功能、跑测试、开 PR，全程可见可回溯。不过前提很重要：Issue 描述得越清晰，输出质量越高。模糊的需求照样翻车。SWE-bench 上 OpenHands 配合 Claude 4 能做到 72% 的通过率，和 SWE-agent 的 74% 在同一梯队，远超 Devin 的约 50%。
有意思的是，FlowBuilder 的 n8n 教程里直接点破了一件事：大多数 n8n AI Agent 教程给你看的就是一个三节点的流程图，跑到生产环境啥也不是。他自己跑的是一条内容自动发布流水线是让 Claude API 生成内容，n8n 处理格式化，自动推送到 WordPress，全程不需要人碰。他推荐用 Claude Opus 4.5 做需要推理的任务，Temperature 设 0.2。创意类任务用 0.7。这种具体到参数的实操细节，比那些只讲概念的教程有用太多。
通过这些案例，不难看出多智能体协作的核心竞争力不是“几个 Agent 一起干活”这个概念本身，而是你能不能定义清楚每个 Agent 的职责边界、输出格式、异常处理路径。概念层的多智能体是炫技，执行层的多智能体才是生产力。
与其纠结哪个平台更酷，不如先想清楚你手里的任务有哪些步骤可以结构化，哪些判断可以交给 AI，哪些环节必须人来兜底。想明白了再去搭工作流，比上来就冲 Super Agent 靠谱得多。
