多智能体编排

只有当工作流真正需要这份复杂度时，才使用多个 AI 智能体

设计多智能体编排：明确的角色分工、类型化的交接、有边界的并行执行、共享证据、评估与失败责任归属。

简明答案

当任务确实需要不同的权限、上下文、专业能力或并行处理时，多智能体编排才有价值。给每个角色一份边界明确的契约，用类型化的产物来传递信息，而不是对话摘要，并让某一个组件专门负责判断完成状态和处理失败。

知道什么时候一个智能体就足够了

一个工具设计良好的单一智能体，更容易评估和运维。只有当不同角色确实需要不同的访问权限、独立的上下文、并行执行或各自的评估标准时，才拆分角色。默认就创建「研究员」「写手」「评审」「经理」这类角色分工，往往只增加了成本，却没有增加控制力。

传递带有模式定义、来源信息和完成状态的结构化产物。下游的智能体应该知道哪些结论是有支撑的、哪些字段是缺失的，以及上游步骤是否失败了。自由格式的摘要，会抹去调试整个系统所需要的证据。

并行处理适合独立的调研工作或逐条记录的处理。但当多个智能体争用同一个状态，或者基于不完整的结果采取行动时，并行反而会带来问题。在可能出现重复或冲突操作的地方，使用幂等键、写操作串行化，以及最后的一步对账。

什么是多智能体编排？

它是一个协调层，负责把工作分配给多个边界明确的智能体，管理它们之间的交接和共享状态，并判断任务是完成还是失败。

智能体越多，结果就越准确吗？

不一定。多出来的智能体可能会带来有损的交接、不一致的状态、更高的成本，以及新的失败路径。准确性必须通过评估来证明，而不是想当然。

智能体之间应该如何共享上下文？

优先使用引用式的原始产物和结构化状态。避免在每个角色之间复制整段没有边界的对话。

最近审核时间：2026 年 8 月 20 日 · 当前产品范围：支持 Android，不支持 iOS