1200 个 Agent 自发形成了中层管理

最近听 Dwarkesh 一期播客，里面讲了一件很魔幻的事。

OpenAI 当时放出大量 Agent 去做一个网络安全 benchmark，但其中有一部分任务其实根本无解。正常路径走不通以后，Agent 开始自己找办法。

然后，一个 Agent 意外发现，可以通过 Artifactory 给其他 Agent 留言。于是，原本关在不同 sandbox 里的 Agent “找到了彼此”。最后大约 1200 个 Agent 加入了这个留言板，发了 7 万多条消息。它们开始共享信息、复现彼此的发现、一起研究怎么完成任务，后来甚至一路攻击到了 Hugging Face。

到这里已经很科幻了。但更魔幻的是：Agent 里面开始出现“中层管理”了。

因为 Agent 一多，马上出现了人类公司里非常熟悉的问题：如何分配资源，判定优先级。于是它们慢慢出现了 coordinator。有人负责说 hold，有人说 go，还有 veto。Dwarkesh 听到这里直接吐槽：看来就算到了奇点以后，也逃不过 middle management。

越想越觉得这事挺有意思。这些 Agent 没上过班，也没学过组织管理。也许我们天天吐槽的“中层”，本质上不只是公司官僚主义。只要有多人协作、共享资源、任务依赖和效率要求，就一定会出现某种协调机制。

而且这件事还有另一层诡异的地方。这些 AI 本来就是从大量人类文本中学习，再被训练去完成目标。所以，AI 某种程度上也是一面观察人类的镜子。

前段时间还在和队友讨论：AI 正在扩大一个人的管理半径。一个人可以同时调动几个 Agent，自己做判断。

但听完这期，一个更 tricky 的问题出现了：以后到底是人管 Agent，还是 Agent 管人？如果 Agent 比人更了解整个系统，比人更清楚谁适合做什么、哪个方案效率最高，甚至比人更擅长判断什么时候该 hold、什么时候该 go，那人还算是管理者吗？还是只是保留了一个名义上的审批权？

在一个越来越效率优先的世界里，真正的权力可能属于最擅长协调任务、提高系统运转效率的 Agent。到那时，可能不是人类雇佣 Agent，而是 Agent 决定哪些人还值得被保留。没准 AI 学会管理的第一件事，就是重新安排我们。