Multi-Agent多智能体系统
一句话总结
多智能体系统通过多个具有不同角色和能力的AI Agent协作完成复杂任务，实现单一Agent难以达成的目标。
核心概念
Multi-Agent系统的核心要素包括：角色定义（每个Agent有明确职责）、通信协议（Agent间如何交换信息）、协调机制（谁来分配和调度任务）、共享记忆（团队级别的知识库）。常见架构有层级式（一个主Agent调度多个子Agent）、对等式（Agent间平等协商）和混合式。代表框架包括AutoGen、CrewAI、MetaGPT等。
为什么重要
单一Agent在处理复杂多步骤任务时容易出错和迷失方向。多智能体通过分工协作、相互检查，显著提升任务完成质量。在软件开发、研究分析、内容创作等场景中表现优异。
实践要点
明确每个Agent的角色边界，避免职责重叠。设计清晰的通信格式和流程。引入裁判Agent进行质量把关。控制Agent数量，通常3-5个即可。注意成本控制，多Agent会成倍增加API调用。
常见误区
误以为Agent越多越好，实际上过多Agent会增加协调开销和出错概率。忽视Agent间的信息同步问题，导致各自为政。未设计错误恢复机制，一个Agent失败导致整个流程崩溃。