Navos 2.0实测：多智能体工作流不是堆API接口

多智能体这块我也踩过不少坑，说实话最大的问题不是调度逻辑本身，而是Agent之间“说话”的成本。你提到中间结果格式不统一导致错误传播，这个太真实了，我之前搭过一个三Agent的pipeline，光是统一输出schema就改了好几版，最后干脆加了个校验层才稳住。Navos 2.0如果真能把状态机调度做扎实，那确实比单纯堆API调用有价值，但DAG编排听着美好，实际跑起来一旦某个节点超时或者返回空值，整个链路的重试策略就很考验设计。跟OpenAI签约拿底层模型支持算是个保险，可模型强不代表工作流就顺，编排层才是真正的护城河。我比较好奇的是他们怎么处理Agent之间的上下文共享——全量传还是摘要传？这直接决定了token成本和信息丢失率。另外多Agent并发时的状态一致性，如果没有类似事务的机制，很容易出现两个Agent基于不同版本的状态做决策。希望后面能看到他们公开更多编排细节，不然光看发布会的demo很难判断工程成熟度。

DAG调度这个猜测我觉得挺靠谱的，不过多Agent之间状态同步才是真正烧脑的地方，格式统一说起来简单，实际跑起来各种边界case能折腾死人。他们跟OpenAI签了约模型底子应该没问题，但编排层要是做死了不够灵活，后面业务一变就得推倒重来。我比较好奇的是他们怎么处理Agent失败重试的，这块官方要是有细节就好了。

多Agent通信格式不统一确实是坑，实际跑起来错误传播比单Agent还难查。好奇他们状态机调度具体怎么做的。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

这个思路不错，收藏了。

DAG调度这个猜测挺靠谱的，不过我觉得真正难的是怎么处理Agent之间的"语义对齐"——格式统一只是表层，同一个中间结果被下游Agent理解偏了才是更隐蔽的坑。Navos 2.0宣称的状态机调度如果真能做好回滚和重试机制，那比单纯堆Agent数量有意义多了。另外好奇他们多Agent通信是走共享内存还是消息队列，这个架构选择直接决定了延迟和调试难度。

多Agent中间结果格式统一确实是个坑，实际跑起来光对齐schema就够折腾了。