为什么要让 AI Agent 开站会

如果你同时跑着好几个 AI Agent——一个负责写代码，一个负责查资料，一个负责跑测试——很快就会遇到一个尴尬的问题：它们互相不知道对方在干什么。

人类团队早就解决了这个问题，办法叫「每日站会」：每个人用一分钟说清楚昨天做了什么、今天要做什么、有什么卡住了。把这套机制搬到 Agent 身上，效果出奇地好。

有人做了个实验项目，让多个 Agent 每天固定时间聚在一起，各自汇报状态。这篇就把这套思路拆开讲清楚，方便你自己动手复现。

站会的三个核心环节

人类站会通常只有三句话，Agent 站会也可以照搬：

第一，我完成了什么。 每个 Agent 输出自己上一轮任务的产出摘要，比如「已抓取 30 条数据并去重」「已生成 5 个候选方案」。

第二，我接下来要做什么。 声明下一轮的目标，让其他 Agent 知道该等谁、该依赖谁。

第三，我卡在哪里。 这是最有价值的部分。Agent 常见的阻塞包括：缺少输入数据、权限不足、上游任务没完成、工具调用反复失败。

把这三段话结构化输出，就能拼成一份团队级的状态快照。

实现要点：怎么让 Agent 真的「开会」

1. 统一的汇报格式

不要指望 Agent 自由发挥，一定要给它一个固定模板，比如 JSON：

```

{

"agent": "researcher",

"done": "...",

"next": "...",

"blocked_by": "..."

}

```

格式统一之后，后面的汇总、调度、告警都好做。

2. 一个主持人角色

站会需要一个协调者，可以由一个专门的 Agent 担任，也可以由主流程代码承担。它的职责是：收集所有人的汇报、识别出「A 在等 B」这种依赖关系、把阻塞项挑出来单独处理。