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该论文探索零样本LLM智能体管理长周期物理任务的可行性，设计融合规划、工具调用、观察与验证的多智能体框架，在农业任务中与强化学习智能体对比。结果显示，同天气下LLM智能体管理效果相当，环境变化时自适应能力更强。
HN 讨论生产环境大规模多智能体架构：多数 AI 工作流用单个强 LLM 或不超过 5 个子智能体即可解决，何时值得扩展到上千智能体集群？发起者 Acyclic Labs 创始人征集真实用例与痛点（状态同步、token 成本、级联失败、延迟）。