多智能体 AI 系统：工作流指南
单一 LLM 调用已是旧技术。未来属于协同工作的专业化智能体。
单一模型在处理复杂任务时往往会失败。如果你要求一个模型同时进行规划、研究和数据格式化，它会失去焦点。推理能力会减弱。当模型进行到第三项任务时，可能已经忘记了第一项任务。
多智能体系统解决了这个问题。
单一模型失败的原因：
- 上下文污染：将规划与编码混在一起会损害性能。
- 缺乏专业化：一个提示词无法同时兼顾创意与精准。
- 错误级联：一个错误就会导致整个流程崩溃。
- 速度慢：任务只能按顺序执行，而无法同时进行。
研究表明，在处理复杂任务时，智能体团队的表现比单一模型高出 30% 到 60%。
组织智能体的三种方式：
管理者模式 (The Manager Pattern) 由一个智能体分解任务。它将工作分配给研究员、编码员和审核员。随后，管理者汇总结果。适用于端到端项目。
顺序模式 (The Sequential Pattern) 智能体按线性顺序工作。规划者将工作交给编码员，编码员再交给测试员。适用于具有固定阶段的清晰工作流。
竞争模式 (The Competitive Pattern) 多个智能体解决同一个问题。由一个裁判智能体选出最佳结果。适用于高风险决策。
如何节省成本： 不要为每个任务都使用昂贵的模型。
- 使用廉价模型进行规划。
- 使用强力模型进行编码。
- 使用智能模型进行审核。 这种方法最高可降低 70% 的成本。
应避免的常见错误：
- 过度工程：如果 3 个智能体就能搞定，就不要构建 10 个。
- 忽视成本：多个智能体会消耗更多 Token。
- 缺乏人工控制：对于生产系统，务必添加人工检查点。
- 内存冲突：确保智能体不会同时写入同一份数据。
如果任务简单或速度是你的主要目标，请使用单一智能体。如果你无法解释为什么需要第二个智能体，那么你其实并不需要它。
行业正在从提示工程 (Prompt Engineering) 转向智能体编排 (Agent Orchestration)。从小处着手。构建两个智能体来解决一个实际问题。