首发丨强于Manus的“群体智能”？用团子AI聊甄嬛生存术

作为一个天天跟 AI 打交道的人，我试过不少工具，大多是基于底层大模型扛起AI能力天花板的路数。

Multi- Agent s这种通过多智能体，涌现更高智能的概念虽然早就有了，市面上也有不少产品，但我总感觉就是做了几个智能体的UI，然后把内容一集合，并没什么实际提升的效果。

这次提前体验到微软小冰原班人马做的“团子AI”，让我感受到了多智能体的真正威力。

团子背后的“群体智能”理念，暗合谷歌 DeepMind 最新论文——《 Distributional AGI Safety 》。这篇论文提到， AGI（通用人工智能）无法通过“超级智能个体”实现，而要通过一个“专业化的、互相协作的 智能体 系统”实现。

有意思的是，“微软小冰之父”、现 Nextie （中文：明日新程）创始人李笛告诉鲸哥，其实团子团队早在 2023 年就开始研究群体智能了（小冰链 X-CoTA），比 OpenAI 的 o1 早了一年多。

群体智能怎么理解，亚里士多德在《政治学》中提出过一个著名的“盛宴隐喻”：

许多人凑在一起，虽然每个人可能都不如那个最优秀的个体，但当他们集合起来时，就像每个人贡献一份菜肴，凑成的一顿丰盛晚宴，其整体质量往往超过了由一个最顶尖大厨独自完成的晚餐。

其实这个道理很简单，大家都很容易理解，三个臭皮匠胜于诸葛亮么。但在AI世界中怎么实现，为什么多智能体的效果往往更不好？这些经典难题，阻碍了真正的Multi- Agent s实现。

团子的方法，是在认知模型上做一个 「多智能体框架」 。确保框架内这些智能体，在认知层面具有异构性，能产生有效的 「认知碰撞」 。就是下图中的第五种方式。

据说团子AI做到了“碾压Manus”，“首个预测俞敏洪南极发言会被Diss”的AI产品，那“群体智能”是不是概念炒作，我们实测了3个真实场景，看看团子AI的表现。

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案例1、 甄嬛传初期生存破局策略

我是入宫第3个月的甄嬛。已知：华妃仗着哥哥年羹尧的势力在后宫专横；皇后表面仁慈实则在利用各方势力制衡；安陵容家境贫寒且敏感自卑；沈眉庄是我入宫好友但性格刚直。请帮我分析当前局势，并制定未来3个月的生存策略。

这个案例，想考验团子AI对复杂事情的推演能力，所以就拿经典的宫斗剧《甄嬛传》来提问。

我们能看到团子AI上阵精彩的闺蜜团，开始脑补各种路线。

团子AI提出 “安陵容是防御工事不是盟友” “装病不是长久之计”，每一条都不是空穴来风。

群体智能的厉害之处就在这儿，它能把不同角度的观察、不同立场的思考捏合到一起。你既会看到甄嬛装病避祸的小聪明，也能看到这种选择背后的隐患；既会考虑到外部强敌华妃，也没漏掉身边人的暗箭。这种多维度的分析，是普通 AI 很难做到的。

最后得出，“甄嬛最大的威胁不是华妃，而是身边不起眼的自己人”。这个结论后面，其实藏着群体智能的优势 —— 它不是靠单一数据或者单一视角推导的，而是整合了很多人的看法。

还有一点很戳我，就是它提到的 “复出时机比方式重要”。这个点特别精准，不像有些 AI 写东西，要么浮于表面，要么偏激绝对。这就是群体智能的另一个好处：它会在众多声音里找到一个平衡点，不会跑偏，也不会说些空话。

文案里提到的 “闺蜜团内部 55% 的人认为”，就是最好的证明。这就好比你跟一堆朋友聊甄嬛，每个人都抛个观点出来，最后汇总出一个最贴合人心的结论，比一个人闷头琢磨要靠谱得多。

这里我把相同的问题也发给了Google的DeepResearch，可以看到二者的区别。

团子报告 ：细节直达，无需二次加工。直接针对甄嬛 “病遁” 策略给出具体动作建议，比如 “把安陵容当作防御工事”“复出时机比方式更重要”。每个观点都紧扣当下生存痛点，没有多余的背景铺垫，更像和朋友讨论后给出的可直接采用的建议，小白也能看懂。

DeepResearch 报告 ：引入政治、经济、地理、心理等多种学科，做了一份宏观框架报告，需拆解转化构建了 “权力生态 - 角色博弈 - 风险预判 - 战略规划” 的完整体系，覆盖后宫全局的逻辑分析。内容多为方向性指引，比如 “建立医疗防火墙”“重构底层权力”，没有给出具体的执行步骤，内容更空更泛，没法直接采用，还需要自己决策。

看到这里大家可能对群体智能有了一定的认知，具体有什么用，我们接着往下看案例。

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案例2：OPC产业社区对接商业评估

鲸哥最近在OPC领域做了一些探索，还看到了一些机遇。

最近去常州OPC社区，他们说培养的学员，希望得到就业机会。而我采访AI漫剧企业，他们说今年要从200人扩张到1000人，急需人才。我一想，信息差不就是机遇吗？

于是我给了团子AI一份商业设想，看看鲸选AI 拓展这个业务靠谱不。

我想从AI 垂直媒体行业出发，进入到OPC领域做产业社区资源对接，帮助各地的OPC社区落地各种业务，或者帮把社区培训的人才给发展出去，请问这套商业模式有什么问题吗，能发财吗？

从团子AI的回复看，他没有搜集OPC的政策以及市场报告，然后直接得出这个市场方兴未艾，适合大展宏图这套。

而是化身导师，扮演不同角色，从真实市场需求、切入路径，以及方法风险等角度给出建议。

尤其这个商业博弈专家，说得非常接地气，让我利用媒体资源，搞定几个大客户，带着客户去搞定社区关键人。我觉得这套逻辑很对味，这是真实商业世界的冷启动范式。

然后他给我写了一封信，这封信不是将几个人的发言整合，而是提出了我自身角色的转变，以及分短期和长期商业计划，将大家的思路融合在一起。

同学，你好。

我们认真讨论了你从AI垂直媒体切入OPC（一人公司）产业社区，进行资源对接的商业构想。我们看到了你捕捉行业趋势的敏锐，也理解你对“能否发财”这个问题的现实关切。这确实是一个潜力巨大的方向，但也遍布陷阱。综合导师组的意见，我们为你梳理了这套商业模式的核心挑战与破局路径。

核心挑战：从“信息中介”到“价值枢纽”的惊险一跃

你目前的构想，本质上是一个信息撮合平台。但在当前的AI时代，单纯的信息差几乎没有价值。正如金雷所说，你面临的第一个严峻问题是：那些手握算力、政策和场地的官方OPC社区，凭什么把资源对接这块“肥肉”分给你一个外部的媒体人？如果你不能提供独特的价值，你不仅无法融入，甚至会被视为抢饭碗的竞争者。

同时，栾运明也指出了一个致命风险：警惕陷入“项目制陷阱”。如果你做的只是一个个非标的对接服务，接一单拿一笔佣金，那你做的就是低利润、无法规模化的“苦力活”，这与“发财”的目标背道而驰。你的时间和收入将永远是线性关系，系统随时可能因为你个人的精力瓶颈而停滞空转。

破局路径：站在终局，始于一役

要破解以上困局，你需要进行一次彻底的思维转换。毛圣博建议你将视角拉到未来五年，你现在要做的，不是一个简单的中介，而是在构建一种“新型的劳动力分发协议”。你的目标不应是赚取单次佣金，而是通过深度服务，建立一套非共识的人才与项目评价体系，积累起别人无法复制的“数字资产”，这才是你真正的护城河。

如何从这个宏大的终局愿景，迈出坚实的第一步？我们的建议是：

停止空转，找到你的“交付物” ：不要再纠结于商业模式的完美设计。你现在最需要的，是一个真实的、可交付的成功案例，哪怕它再小。

“带资进组”，转换你的角色 ：你的媒体身份是敲门砖，而不是商业模式本身。利用它去约见关键的社区负责人。但关键是，你必须带着“见面礼”——一个来自大客户的真实痛点或业务需求。你要让对方看到，你是来帮他完成KPI、创造政绩的合作伙伴，而不是来分蛋糕的。

从“保姆级服务”开始 ：正如我们的助教应佳薇提到的案例，在高壁垒行业，信任和认知必须通过“重度服务”来换取。选择一个社区，为他们免费或以极低成本完成一次“保姆级”的项目落地。在这个过程中，你要做的不是赚钱，而是摸透整个流程的关节、痛点和关键决策者，并将其梳理成一套标准作业程序（SOP）。这个SOP，就是你第一个“产品”的雏形。

回答你的问题：“能发财吗？”

能，但路径可能和你最初设想的不同。短期来看，利润来自金雷提到的“非标资源的溢价”，即你能搞定别人搞不定的稀缺资源。长期来看，真正的财富来自于毛圣博所说的“协议”的价值——当你成为OPC生态里最受信任的资源分发网络时，你掌握的就是这个时代的“数字工会”，其价值不可估量。

这条路注定艰难，但方向是正确的。关键在于，你是否能从明天开始，就用实际行动去拿下第一个信任你的“客户”。

据说团子AI这个创业的模板来源于奇绩论坛——中国版的Y C，我说怎么这么接近真实商业导师的回复呢。

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马年春节体面返乡策略

最近马上春节放假，我给团子 AI 的群体智能体设了个返乡难题：

35 岁北漂，5000 元预算，要带 5 口人、1 只金毛、6 大箱行李，跨越 800 公里从北京回河南老家。还得兼顾晕车婆婆、腿脚不便老丈人的舒适，躲开腊月二十八的堵车高峰，实现 “体面返乡”。

团子直接召唤姐妹团，各抒己见还互相辩驳。感性担当落小安直指核心，建议减负优先，行李全寄走、狗找托运；懂长辈心思的柳姐更看重实际，觉得老人不遭罪才是真体面；风险管理师墨菲算清风险账，直言腊月二十八堵车大概率发生，人车货挤在一起就是移动火药桶，春节租车和宠物托运的溢价，还会让 5000 元预算崩盘；会计一枚小透明则扒出预算刚性支出，证实剩余资金不足以支撑额外开销。

智能体们激烈交锋，落小安反驳墨菲让主人公独自带狗出发的建议，柳姐却力挺这个能让家人少遭罪的方案。最终投票，65% 的智能体支持 “人货场三分离” 方案。

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案例4：ClaudeCode 和 ClawedBot 谁好用

前几天想搞清楚 ClaudeCode 和 ClawedBot 哪个更好用，自己查了半天资料，越看越懵。

后来试了下团子的多智能体功能，顺手拉了四个智能体进来聊：技术、商业、伦理、哲学。本来没抱太大希望，结果看着它们你一言我一语地讨论，从技术细节吵到商业前景，连伦理问题都翻出来聊了。最有意思的是中间还会互相质疑，不是各说各的，而是真在对话。

我全程看着它们的讨论过程，能看到每个智能体是怎么想的、怎么反驳的，最后有个总结。最关键的是，团子（课题组协调人）会把问题整体，提出总结报告要测算单位经济模型UE，深入评估技术发展前景等，这就对问题是个很全面且客观的回答，比自己问单个 AI 得到的答案确实完整不少。

以上这些过程，让我真切体会到群体智能体的优势。它不是靠单一模块给标准答案，而是通过不同角色的视角碰撞，拆解工作生活难题的情绪、风险、预算维度，最终得出最接地气的方案。

从团子官网看，还有“贾国龙应该如何复仇罗永浩”、“影视飓风的Tim如果不是富二代能创业成功吗”等更劲爆的话题，大家后续可以扒一些热点去提问，肯定给你够毒舌、够意外的回答。

李笛也说道，“知识型问题很容易获得答案（如，喜马拉雅山多高）。真正难的，是那些没有明确答案、需要权衡利弊、会对人生产生重大影响的问题，这是团子要解决的。”

这是Nextie最大的不同，团子的多智能体系统聚焦认知层面的异构协作，通过智能体间真实有效的辩论与反思实现“认知碰撞”，解耦思考与领域知识，达成认知平权与跨领域泛化；

而主流的DeepResearch与Kimi k2.5（包括其宣称的“100智能体并行”），本质仍是任务拆分与信息汇总。比如，Kimi的Agent Swarm更侧重在规模与调度上优化执行效率（如并行处理文档、设计转代码），但智能体间缺乏深度认知互动与辩证挑战，思考仍与具体任务强耦合，无法主动发现隐含问题或实现认知跃迁。

团子这款产品理念不错，但产品化还有一段路要走。至少现在，它呈现了让 AI 不再是冰冷工具，更像一群帮你规避所有坑、找到最优解的靠谱朋友，为认知AI发展开了个好头。