让AI一起干活，有这几种玩法——看板/群聊/混合，哪个效率更高

书接上回： https://xia345.com/article/article-1785404476329 ，之前分析过通过统一看板管理Agent协作的一个开源项目Multica，最近阿里刚内测的万有无界（ https://docs.wanuai.cn/ ），给出了另一种协作方式。

一个像 Jira，一个像群聊

Multica 的思路：给 AI 一个任务看板。

你建任务、写清楚要干什么、指派给某个 AI（Claude Code、Codex、Gemini 都能接）。AI 自己领活、写代码、更新进度。你在看板上盯着就行，像个项目经理。

多个 AI 同时干活，但彼此不说话。协作完全靠看板——A 做完了标"已完成"，B 看到依赖解除了才开始做自己的。

万有无界的思路：把 AI 拉进一个群聊。

你建一个群聊，把几个 AI Agent 拉进来，直接说你想干什么。一个写文案，下一个排版，再下一个做 SEO 优化——在群里接力配合，像拉了个工作群。

多个 AI 在同一个对话里协作，能看到彼此说的话，能直接接力。

最根本的分歧：AI 之间要不要直接对话？

这是两个产品设计哲学的分水岭。

Multica 说：不要。

理由是——让 AI 直接对话，听起来高级，实际很容易乱。聊着聊着跑偏，出了错不知道错在哪，人还插不上手。不如让每个 AI 只看自己的任务卡，干完汇报，互不干扰。

万有无界说：要，但派个"队长"管住。

它在每个群聊里自动塞了一个叫"小有"的 AI 项目管家。没人 @ 的消息，小有接；任务卡住了，小有提醒；再不行，小有提出兜底方案——重新指派、缩小范围、或者先跳过往下走。

本质上，Multica 用数据结构（任务看板）来协调，万有无界用一个专职 AI（小有）来协调。

两个"管事的"：小有 vs 看板

万有无界最有意思的设计，是小有这个角色。

它不只是"帮你转发消息"。它有一套完整的项目管理链路：

• 新需求进来 → 小有一次性列出所有缺失信息（背景？目标？验收标准？），不逐条追问
• 需求明确后 → 小有拆成任务树，给每个节点分配 Agent
• 任务卡住了 → 先提醒负责人，没反应就升级，最后提兜底方案
• 交付阶段 → 小有核查产出物是否齐全，缺什么列什么

关键是：所有兜底方案都是小有提出、人来拍板，不会静默执行。这个边界画得很清楚。

Multica 没有对等角色。它的"管事的"就是看板本身——结构化、透明、可追溯，但不主动推动。你不看看板，它不会来催你。

各自的短板

两条路线各有一个避不开的问题：

Multica 的短板是门槛高。 你得装 CLI、跑 daemon、本地要有 AI 编程工具。对开发者来说不算事，但这就把非技术人员挡在了门外。

万有无界的短板是可控性。 AI 在群里接力对话，中间环节越多，出错概率越高。小有能兜一部分，但如果 Agent 回复的内容本身有问题，下一个 Agent 可能在错误基础上继续往下走。看板模式至少每一步是隔离的，错了只影响那一个任务。

六大多 Agent 协作产品/框架对比

核心趋势：融合

这两条路不是非此即彼，更像是面向不同场景的两个最优解。

结构化的重复性工作——开发流水线、测试、部署——看板模式更稳。你需要的是确定性：任务不丢、不重、可回溯。

创意性的开放性工作——写方案、头脑风暴、内容创作——群聊模式更自然。你需要的是灵活性：随时变方向、随时加人、随时追问。

但更大的趋势可能是融合。未来的 AI 协作平台，大概率会同时支持两种模式：底层用结构化的任务系统保证不丢不乱，上层用对话界面让人和 AI 自然沟通。