45 个 AI 智能体协同作业，在 2700 万 token 的运行里挖出了 266 个漏洞；换成各跑各的并行模式，同样的 token 预算只发现 21 个。差距接近 12 倍。Anthropic 8 月 13 日发布的这项研究，把多智能体协作的真实面貌摆到了台面上。

更值得注意的是两批结果的重合度极低：只有 12 个漏洞被两种方式同时找到。这意味着协作不是把独立工作简单加速，而是让智能体走到了单干时根本到不了的角落。更关键的是，实验中没有谁事先指定谁干什么，智能体之间自发形成了分工：有的专攻一类问题，有的反复复现可疑行为，俨然一只临时拼出来的小型团队。

分工带来效率，也带来新的脆弱性。Anthropic 提醒，单个智能体身上看似无害的小癖好，在协作中可能叠加成预料之外的系统性失败。这件事之所以重要，是因为智能体正在涌向共享代码库、市场等公共空间，智能体之间的交互量可能在不久后超过人机交互。一场静悄悄的变化已经在发生，而我们理解它的速度，还跟不上它铺开的速度。

可以确定的，是协作本身已经不再是简单地把多个 AI 串起来跑；尚不确定的，是实验里的漏洞类型与真实生产环境之间隔了多远。

你自己接触过的工作流里，智能体是不是已经开始彼此调用、互为工具了？