【TiDBer 唠嗑茶话会 198】 AI 时代来了之后，你更忙还是更轻松？抽 1 名送 kimi X TiDB 联名款双肩包

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先说个背景

最近这半年，AI Agent 从 “单个助手” 快速进化到了 “多智能体协同”。一个 agent 干不完的活，拆给几个 agent 分工干 —— 听起来很美，实际用起来嘛…… 懂的都懂。

我自己折腾了一段时间，踩了不少坑，今天开个茶话会，想听听大家的真实体验。

我先抛几个自己遇到的问题

1. 任务拆解全靠猜 一个复杂需求丢进去，agent 自己拆任务，拆得对不对、漏没漏，不到最后一步根本看不出来。等发现漏了，前面几个 agent 白干了。

2. 上下文传递像传话游戏 A agent 理解的意思，传到 B agent 那里已经变味了。中间没有一个 “全局记忆” 或者 “黑板” 来同步状态，每个 agent 都在自己的小世界里自嗨。

3. 协同平台选花了眼 市面上的方案不少：有的偏编排（DAG 式拖拽），有的偏对话（多 agent 群聊），有的偏框架（自己写代码拼）。但要么太轻不够用，要么太重学不动，要么闭源绑死生态。

4. 调试是真的痛苦 多 agent 跑起来，出了问题根本不知道是哪一环崩的。日志散落在各个 agent 里，想复现一次比登天还难。

5. 成本和延迟失控 agent 一多，token 消耗和响应时间蹭蹭往上涨。本来想提效，结果算下来比人工还贵还慢。

想问问大家

  • AI 时代来了之后，你更忙还是更轻松？
  • 你现在在用哪个 agent 协同平台 / 框架？ 开源的、商用的、自己攒的都行。
  • 目前遇到最大的问题和阻碍是什么？ 是技术层面的（上下文、编排、调试），还是业务层面的（成本、落地场景、团队接受度）？
  • 有没有哪个方案让你觉得 “哎这个还不错”？ 或者反过来，“这个千万别用”？

欢迎畅所欲言，踩过的坑比啥都值钱。

顺便安利一个：平凯 Loop

说到这，必须提一下我们自家在搞的 平凯 Loop。

简单说，它就是冲着上面这些痛点来的：

  • 可视化编排 + 灵活自定义：不想写代码就拖拽，想深度定制就写代码，两条路都通。
  • 全局状态共享：agent 之间不是各说各话，有统一的上下文和记忆管理，传话游戏那种事尽量避免。
  • 可观测性拉满：每一步执行链路都能看到，哪个 agent 卡了、哪步 token 超了，一目了然，调试不再抓瞎。
  • 和 TiDB 天然契合：数据层直接对接 TiDB，agent 读写数据、做分析、跑查询，链路打通不用自己搭桥。

目前还在持续迭代中，感兴趣的朋友可以来试试，有啥问题直接提，我们改得快。

:point_right: 平凯 Loop 了解一下

最后

AI agent 协同这事儿，现在还处在 “百花齐放但都不完美” 的阶段。大家多交流，少踩坑，一起把这条路走顺。

评论区见 :tea:

—— TiDB 社区唠嗑茶话会・第 198 期

我会在评论区抽 1 名送 Kimi 联名款双肩包~

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人人可编辑，人人可操作 一切源于代码 一切零代码实现

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有利也有弊，但是整体ai的作用还是积极的。
ps：表妹给我书包

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以前自己动手做的东西 现在必须得给ai做 等ai磨半天你会发现1、要是自己做早做完了2、可能做的跟自己想的不一样 返工！我觉得ai更适合做一些重复性的工作 统计类的工作 以及确定性高的工作 思考还是交给人来思考吧

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  1. 更忙。AI 没让人少干活，开发效率和开发量都增加了。
  2. pi 与 ohmypi 混着用，开源优先，极简优先。
  3. 最大阻碍是技术层的：上下文窗口、编排、调试（AI 写的bug很难定位）。业务层的接受度相对次要，基本上人人都在用AI写代码。
  4. 觉得不错的：能让 AI 直接跑命令、自己验证结果的工具，比只给建议要好。
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整体更方便，但是从上到下能感觉整体焦虑，比如老板和领导

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建议平凯Loop 官方出个标准任务集（比如 Spider 这类
text2sql 的），把 agent→查数→分析→出报告的完整链路跑一遍，公开成功率、耗时、token 成本，哪怕只是自己的基线。

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AI时代来了，TiDBer加油呀，我希望工作更轻松，但不要失业哦

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Agent 协同的终极形态，可能不是"一群 AI 在干活"，而是"人和 AI 组成了一种新的组织形态"。在那种形态里，交流的对象不只是 AI，更是使用 AI 的人。**

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更轻松了，但是到手的钱更少了，用商用，目前最大的问题就是上下文长度的限制和压缩。

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有一说一，更忙了。 :joy:

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  • AI 时代来了之后，你更忙还是更轻松？
  • 更忙了
  • 你现在在用哪个 agent 协同平台 / 框架？ 开源的、商用的、自己攒的都行。
  • 开源的，压力低一点
  • 目前遇到最大的问题和阻碍是什么？ 是技术层面的（上下文、编排、调试），还是业务层面的（成本、落地场景、团队接受度）？
  • 技术不好吧，能力有问题
  • 有没有哪个方案让你觉得 “哎这个还不错”？ 或者反过来，“这个千万别用”？
  • 暂时没有
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Agent 协同的终极形态，可能不是"一群 AI 在干活"，而是"人和 AI 组成了一种新的组织形态"。在那种形态里，交流的对象不只是 AI，更是使用 AI 的人。

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coding轻松了；但和数据相关的ai工作才刚开始

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  • AI 时代来了之后，你更忙还是更轻松？
    那肯定是倍轻松

  • 你现在在用哪个 agent 协同平台 / 框架？ 开源的、商用的、自己攒的都行。
    workbuddy\coddex\Claude code

  • 目前遇到最大的问题和阻碍是什么？ 是技术层面的（上下文、编排、调试），还是业务层面的（成本、落地场景、团队接受度）？
    Ai工具足够优秀, 还是自己的使用方式比较简单, 需要更系统的学习

  • 有没有哪个方案让你觉得 “哎这个还不错”？ 或者反过来，“这个千万别用”？
    不要堆砌无用的skill, 限制越多, ai反倒不知道该怎么做了 要精简需求, 第一性原理, 边界设定

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  • AI 时代来了之后，你更忙还是更轻松？
  • 更忙了，以前最多并行做两个任务，现在四五个并行是常态。
  • 你现在在用哪个 agent 协同平台 / 框架？ 开源的、商用的、自己攒的都行。
  • 商用的
  • 目前遇到最大的问题和阻碍是什么？ 是技术层面的（上下文、编排、调试），还是业务层面的（成本、落地场景、团队接受度）？
  • 无
  • 有没有哪个方案让你觉得 “哎这个还不错”？ 或者反过来，“这个千万别用”？
  • 无
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更忙了

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目的性强的地方好用，比如分析问题，复现测试问题。AI发散性太强，有时候需要提示收敛

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  • AI 时代来了之后，你更忙还是更轻松？
    本身不是AI主要使用部门，工作没变化，但是属实更焦虑了，完完全全的付费上班。
  • 你现在在用哪个 agent 协同平台 / 框架？ 开源的、商用的、自己攒的都行。
    workbuddy，codex
  • 目前遇到最大的问题和阻碍是什么？ 是技术层面的（上下文、编排、调试），还是业务层面的（成本、落地场景、团队接受度）？
    技术层面的调试，可能提示词写的不好，想改A文件，结果B文件也修改了。业务层就是落地场景：落地就是靠自己想象，没有实际的需求。
  • 有没有哪个方案让你觉得 “哎这个还不错”？ 或者反过来，“这个千万别用”？
    无，主要还是看选的模型。