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私人订制网站建设,潍坊企业自助建站,免费开通企业邮箱,产品单页设计模板本文深入解析多智能体系统的概念与优势。Anthropic研究表明#xff0c;多智能体系统比单智能体性能提升90.2%#xff0c;能解决单智能体的隧道视野和算力限制。通过并行探索和关注点分离提升处理复杂问题的能力#xff0c;构建需考虑架构设计、工具开发等系统工…本文深入解析多智能体系统的概念与优势。Anthropic研究表明多智能体系统比单智能体性能提升90.2%能解决单智能体的隧道视野和算力限制。通过并行探索和关注点分离提升处理复杂问题的能力构建需考虑架构设计、工具开发等系统工程挑战。文章详细介绍了从原型到产品的评估与工程化方法强调AI应用竞争焦点正从模型本身转向构建高效可靠的智能系统。1、 What is Multi Agent System?一个多智能体系统是由多个能够自主行动的智能体Agent组成的计算系统。这些智能体在一个共享的环境中进行交互彼此之间可以通信、协作、竞争或协商从而解决单个智能体难以或无法解决的复杂问题。对于绝大部分普通用户包括最初的我很容易偏颇的认为所谓的 Multi Agent System 不过是 prompt engineering给不同的 Agent 设置不同的角色扮演就变成了多智能体系统。实则不然高级的 Prompt Engineering 是构建多智能体系统的必要条件。比如•角色设定“你是一个项目总监 Agent…”•流程定义“你的工作流程是规划、委派、整合…”但是一个真正健壮、高效的多智能体系统还包含了远超 Prompt Engineering 的“系统工程”设计比如系统架构设计用编排者-工作者orchestrator-worker模式还是评估器-优化器Evaluator-optimizer一些 Agent 负责生成结果另一些 Agent 负责评估和反馈还是更复杂的层级结构这需要根据任务类型进行权衡是软件架构层面的思考。再比如工具设计与开发单 Agent 主要由四个关键组件构成Agent 使用的工具APIMCP Tool对性能有显著影响。例如工具是否能被 Agent 正确理解工具被正确调用率如何除此之外还有状态管理持久化 memory 与异常恢复成本控制等等。Note我们对多智能体系统的认知有时会陷入与对“管理”相似的误区。外行视角下的管理似乎只是开会与分配任务容易产生“其本质不过是上传下达”的简化认知。同样对多智能体系统的初步理解也可能停留在“将一个大 Prompt 拆分为几个小 Prompt”的表层操作上。然而无论是管理人类团队还是构建多智能体系统核心挑战都是从“依赖个体超级能力”转向“设计一个能让平凡个体创造超级结果的系统”。2、 Why Multi Agent System?在上一节我们描述了什么是多智能体系统并理解了它远不止是 Prompt Engineering更是一项复杂的系统工程。但一个更深刻的问题是我们为什么非要走这条更复杂的路一个更强大的单智能体比如未来的 Gemini 3Claude 5 或 GPT-6难道不能解决所有问题吗Anthropic 的答案是否定的。他们用实践证明多智能体系统解决的是单智能体在结构上就难以克服的根本性问题。2.1 非线性与涌现性现实世界中真正有价值的任务——比如进行一项前沿科技的市场调研或为一家公司制定未来三年的增长战略——其本质是开放式的和不可预测的。你无法在开始时就用一个固定的流程图来规划所有步骤。恰恰相反解决这类问题的过程本身就是一个不断发现新线索、调整方向、甚至彻底改变初始假设的动态过程。使用 imagen4 生成的意外还不错。困境单智能体的“隧道视野”先不考虑多智能体的并行执行带来的高效一个单智能体就像一个独自探案的侦探它沿着一条线索深入挖掘可能会因为过于专注而错过其他同样重要的线索难以在深入细节的同时保持对全局的“上帝视角“般的观察。它的思考是线性的应对一些”意外情况“非常脆弱比如一旦初始路径有误它的调整能力非常有限因为它只有一个“大脑”和一个“上下文”。用 Anthropic 的话说“A linear, one-shot pipeline cannot handle these tasks”。优势多智能体的“上帝视角”我们以编排者-工作者orchestrator-worker模式为例Anthropic 的 Research 功能便是基于此类模式如上图所示多智能体系统则从结构上天然解决了单智能体的困境。它引入了两个核心概念并行探索和关注点分离Separation of Concerns。•并行探索主智能体Orchestrator如同迷宫入口的总指挥派遣多个子智能体同时探索不同的路径。这确保了在任何时刻系统都在进行广度优先的探索极大地增加了发现“最优解”的概率。同时依据概率论的先验可以用类似投票的方法保证结果的稳定性减少方差。•关注点分离每个子智能体都是一个独立的“专家”拥有自己独立的上下文窗口、工具集和探索历史。一个负责技术分析的 Agent 不会被市场新闻所“污染”。这种隔离保证了每个子任务的深度和纯粹性。如 Anthropic 强调的“你无法硬编码一个探索复杂主题的固定路径因为这个过程是内在动态和路径依赖的。You can’t hardcode a fixed path for exploring complex topics, as the process is inherently dynamic and path-dependent. ”多智能体系统正是为了拥抱这种动态性而生的。2.2 从 pre-train scaling law 到 inference compute scaling law在过去的一段时间我们听到的 Scaling law 更多情况下是描述预训练领域即通过更大的参数/更多的数据来让基础模型更聪明。但目前的一些实验结果和研究在逐步表明在达到一定智能阈值后性能的决定性因素变成了你能否为问题投入足够多的“有效算力”即 Token。Multi Agent System 天然可以承载更多的 token 消耗因为多智能体系统多 agent 的结构决定了它几乎无上限的 token 容量。未来也许会有更多厂商在多智能体系统上投入更多 token 来探索 inference compute scaling law。在 Anthropic 的实践中他们发现三个因素解释了 BrowseComp[2] 评估测试浏览智能体定位难找信息的能力中 95% 的性能差异。其中 Token 使用量本身解释了 80% 的差异而工具调用次数和模型选择是另外两个解释性因素。这一发现验证了 Anthropic 的多智能体架构该架构将工作分配给具有独立上下文窗口的智能体以增加并行推理的能力。这正是多智能体系统发挥其魔力的关键点。单智能体受限于其一次性的上下文窗口大小和处理能力其“Token 预算”存在物理上限。而多智能体系统通过将一个大任务分解成多个子任务并分配给拥有独立上下文窗口的多个子智能体来执行本质上是一种极其高效地扩展总 Token 使用量的架构对应上文中的“几乎无上限的 token 容量”。同时这些架构也存在成本上的问题。在实践中这些架构消耗 Token 的速度很快。基于 Anthropic 的数据智能体通常比聊天交互chatbot多使用约 4 倍的 Token而多智能体系统比聊天多使用约 15 倍的 Token。为了在经济上可行多智能体系统需要用于那些任务价值足够高能够支付得起性能提升带来的成本的任务。Tip我认为这个优势足够有价值。因为它可能开辟新的赛道就目前而言大部分厂商在基模训练这块已经失去参赛资格。但是多智能体系统可能会开创新的赛道从单纯追求基模的硬智商到建立系统化/工程化的多智能体系统。基于非 SOTA 模型在某些特定领域取得领先。2.3 搜索即压缩压缩即智能Anthropic 还提到了一个很有意思的观点“The essence of search is compression: distilling insights from a vast corpus.” 翻译过来便是”搜索即智能从庞大的语料库中提取洞见“。这不免让人想到源自 Ilya 的压缩即智能。在多智能体系统中子智能体扮演了“智能过滤器”的角色。它们在各自的领域内并行工作消化大量原始信息然后将最关键的“压缩后”的洞见the most important tokens提交给主智能体。这种机制极大地减轻了主智能体Lead Agent的认知负担。它无需亲自阅读每一份原始文档只需处理由各个专家团队提交上来的、经过预处理和提炼的“摘要报告”。这使得主智能体可以专注于更高层次的战略规划、逻辑推理和最终决策从而产生更高质量的综合性输出。2.4 小结综上所述多智能体系统为应对复杂性问题提供了一个有效的架构选择。它通过模拟协作模式旨在突破单体智能固有的局限通过架构创新提升了系统在推理上可投入的“算力预算”上限并通过分层信息处理实现了高效的洞察提炼。3、 How? The best practice for Multi Agent System在分析完是什么和为什么之后我将尝试结合 Anthropic 的博客萃取一些多智能体系统构建的最佳实践。3.1 Anthropic: Architecture overview for ResearchAnthropic 在博客中的例子是他们如何设计 Claude Research 功能的。Research 或者说 Deep Research 是近期的潮流这个任务本质上是检索大量信息从中提炼有价值的内容形成一个总结在任何领域都有用武之地。在深入其架构细节之前我推荐大家简单思考下基于 Multi Agent System 的 Deep Research 与 RAG检索增强生成的不同。传统 RAG 采用的是静态检索一次性地根据用户查询抓取最相关的文本块然后基于这些固定的信息生成答案当然我觉得 Anthropic 这里说的是非常传统的 RAGAgentic RAG 其实和 Deep Research 的界限很模糊。而基于 Multi Agent System 的 Deep Research 则是一种动态、多步的研究过程。它并非一次性“获取”信息搜索 重排而是通过智能体的主动探索去“生成”洞察。并根据研究途中的新发现实时调整策略。Anthropic 采用的是经典的编排者-工作者Orchestrator-Worker模式上图完整展示了其工作流程。当用户提交一个查询时系统的工作流如下启动与规划系统创建一个主研究员智能体 (Lead Researcher)。它首先思考并制定一个研究计划并将这个计划保存到记忆 (Memory)中。这是至关重要的一步因为它确保了在长流程任务中即使上下文窗口被截断核心目标和计划也不会丢失。委派与并行主智能体根据计划创建多个专门的子智能体 (Subagents)并为每个子智能体分配具体的、独立的子任务。在图中创建了两个 sub-agents执行与评估 (引入“交错思考”)每个子智能体独立地执行任务如网络搜索。关键在于它们使用“交错思考” (Interleaved Thinking)的技术。这意味着在两次工具调用之间Agent 会插入一个“思考步骤”用于评估上一步工具返回的结果质量识别信息差距并迭代优化自己的下一步行动。综合与决策子智能体将它们的发现返回给主智能体压缩。主智能体综合这些结果并判断是否需要进一步的研究。如果需要它可以创建更多的子智能体或调整策略。引用与输出一旦收集到足够的信息系统会调用一个专门的引用智能体 (CitationAgent)它负责处理所有文档和研究报告确保所有声明都有据可查。最终一份带有精确引用的完整研究结果将返回给用户。3.2 8 条多智能体系统构建的最佳实践多智能体系统与单智能体系统有关键区别其中包括协调复杂性的迅速增长。智能体开发的早期容易犯一些错误比如为简单查询生成 50 个子智能体无休止地在网上搜索不存在的来源以及智能体之间通过过多的更新互相干扰。虽然 上文中提到多智能体系统不等价于 Prompt Engineering 但由于每个智能体都由 Prompt 引导Prompt Engineering 是我们改进多智能体系统行为的主要手段。Anthropic 基于他们的经验总结了 8 条最有价值的 Agent Prompt Engineering 实践。我基于个人理解分为了三类分别是管理层面执行层面细节层面。做了个简单示意图如下管理层面这部分主要偏向主智能体Orchestrator需要的管理哲学。它关乎方向、资源和目标。•学会有效授权 (Teach the orchestrator how to delegate)将模糊任务清晰化。为子智能体提供明确的目标、格式、工具和边界这是项目成功的基石。避免让 Lead Agent 给出诸如 “研究半导体短缺” 模糊不清的指令这可能会导致 Sub Agent 做重复的工作。Anthropic 最初允许允许 Orchestrator 给出简单的、简短的指令但发现这些指令常常模糊不清导致 Sub-agent 误解任务或执行与其他智能体完全相同的搜索•合理分配资源 (Scale effort to query complexity)其实相当于在 prompt 中 hardcode 一些先验。防止在简单问题上“杀鸡用牛刀”。“Simple fact-finding requires just 1 agent with 3-10 tool calls, direct comparisons might need 2-4 subagents with 10-15 calls each, and complex research might use more than 10 subagents with clearly divided responsibilities.” 简单的事实查找通常只需要一个 Agent 进行 3 到 10 次工具调用等等诸如此类的先验知识执行层面这部分主要偏向子智能体Sub-agent在执行任务时需要遵循的具体策略。它关乎效率、质量和速度。•先广后精的探索策略 (Start wide, then narrow down)搜索策略应模仿专家级的人类研究在深入具体细节之前先探索整体概况。智能体通常默认使用过长、过于具体的查询这会导致返回结果很少。Anthropic 发现通过提示智能体从简短、宽泛的查询开始评估可用的信息然后逐步缩小焦点可以有效纠正这种倾向。•引导思考过程 (Guide the thinking process)这条现在比较常见了在 Claude 中对应扩展思考Extend Thinking使用扩展思考可以为智能体后续的行为提供“草稿纸”。有助于智能体的规划设计。同时引入上文中提到的“交错思考[3]”让智能体在工具调用之间能够进行思考从而可以动态调整。•并行工具调用优化速度和性能 (Parallel tool calling transforms speed)复杂的研究任务DeepResearch自然涉及探索许多来源。Anthropic 在早期的智能体执行时使用顺序搜索速度慢得令人痛苦。为了提速引入了两种并行化1主智能体并行启动 3-5 个子智能体而不是串行启动2子智能体并行使用 3 个以上的工具。这些改变使复杂查询的研究时间减少了高达 90%让研究功能在几分钟内完成更多工作而不是几小时同时覆盖的信息比其他系统更多。更进一步总结就是在任务级和工具级同时实现并行化。细节层面这部分更多的是指导在构建多智能体系统的细节部分。它关乎如何调试 prompt如何设计与选择工具等。•像你的智能体一样思考 (Think like your agents)要迭代 prompt必须理解它的效果。类似于单步调试逐步观察智能体的工作。这样有助于你发现智能体是在哪些环节出问题的例如“智能体在已有足够结果时仍继续工作使用过于冗长的搜索查询或选择不正确的工具”。•工具设计与选择至关重要 (Tool design and selection are critical)工具之于 LLM 有点像 UI 之于人类。UI 的全称是 User Interface面向用户的接口。所以工具例如 MCP 等就是面向 LLM 的接口。使用正确的工具是高效的乃至必要的。糟糕的工具描述会使智能体走上完全错误的道路所以每个工具都需要一个明确的目的和清晰的描述。同时Anthropic 还设计明确的启发式规则首先检查所有可用工具将工具使用与用户意图匹配进行广泛的外部探索时搜索网络或优先选择专用工具而非通用工具examine all available tools first, match tool usage to user intent, search the web for broad external exploration, or prefer specialized tools over generic ones•赋予智能体自我进化的能力 (Let agents improve themselves)当大模型自己优化自己如同我们在 Claude Code / Cursor 等 AI Coding 软件把它们写的 bug 让它们自己解决。Claude4 等模型也可以是出色的提示工程师。当给定一个 Prompt 和一种失败场景时它们能够诊断出智能体失败的原因并提出改进建议。甚至你可以尝试开发一些工具测试 Agent来自动优化一些 MCP 工具。根据我的经验大部分的 tips 还需要读者结合自己的实践去进一步理解。总的来说智能体的 prompt 应该侧重于灌输良好的启发式方法而非 hardcode 的规则这样就变得有点 if-else 的死板。Anthropic 认为除了上述的 8 个建议你需要深入你所要做的领域比如当你做 Deep Research 时你需要思考专业的人是如何进行研究任务的总结后启发式的融入我们的 prompt 中比如将大的研究问题分解成小问题以及识别何时应该注重深度与广度。然后通过设定一些明确的边界避免多智能体系统完全失控。在做到上述两步后构建一个可观测的测试用例反复迭代。这就是多智能体系统开发的最佳实践。3.3 从原型到产品的最后一公里我认为无论是 agent 还是 multi agent system构建原型都远比构建一个可以长期运行不需要太多人工介入的 pipeline 简单的多。所以在构建好原型后如何走完从原型到产品的这最后一公里呢主要分为两大挑战科学的评估与可靠的工程化。第一步是评估如何 agent 进行有效的评估agent 和传统的数据结构算法或者业务代码不同。传统的软件执行通常有明确的大致多线程/多进程可能没那么固定可预期的步骤比如给定输入 X系统应遵循路径 Y 产生输出 Z。但是 agent 尤其是 multi agent system 并非如此。即使起点相同它们可能会采取完全不同的有效路径来达到目标。它们可能使用不同的工具检索不同的来源。因为通常情况下解决问题并不只有一条正确路径因此仅检查 agent 是否符合我们预设的所谓“正确的路径”不够严谨。我们需要更先进的评估方法兼顾结果的检查和过程的检查。立即用小样本开始评估。在 agent 开发的早期阶段任何改变往往会产生巨大影响因为有大量唾手可得low-hanging fruit的改进空间。一个 prompt 的调整可能会将成功率从 30% 提高到 80%。改进幅度这么明显仅用几个测试用例就能发现变化。Anthropic 团队从大约 20 个代表真实使用模式的查询集开始。测试这些查询通常能让我们清楚地看到变化的影响。经常有 AI 开发者团队推迟创建评估数据集因为他们认为只有包含数百个测试用例的大型评估集才有用。然而最好是立即用几个例子进行小规模测试而不是等到能够构建更全面的评估时再开始。在合适时使用 LLM 作为评估者进行扩展。如上文所说在 Cursor 等 AI Coding 中使用 AI 解决 AI 生产的 Bug。在恰当的时候利用 AI 评估 AI。我们需要对结果输出制定正确的评分标准例如事实准确性声明是否与来源匹配、引用准确性引用的来源是否与声明匹配、完整性是否涵盖了所有被要求的内容、来源质量是否使用了主要来源而非质量较低的次要来源以及工具效率是否以合理的次数使用了正确的工具并把它合理的嵌入到 Prompt 中。我们可以使用多个 LLM 并行的对不同部分进行评分每个 LLM 负责一个指标但是实验结果证明单个 LLM 调用即使用单个 Prompt 输出一个评分结果是最统一的并且和人类的判断最接近。必要时引入人工介入。有时候自动化评估会遗漏一些边缘情况。例如Anthropic 在实验中发现早期 agent 在搜索时倾向于选择 SEO 优化过的内容而非类似学术 PDF和个人博客等更权威但排名较低的来源。因此他们手动的在 prompt 中加入了启发式的规则解决了这个问题。这说明尽管我们都期望能自动化所有内容但是人工介入在某些情况下仍是必要的。多智能体系统很容易引发蝴蝶效应对智能体的微小改动可能会不可预测的改变整个系统的走向。因此构建成功的产品时除了对单个 agent 行为的了解和分析外更需要你理解整个系统的交互模式。因此prompt 的最佳实践应该是启发式的而非严格的 hardcode。应该关注的是如何管理划分问题如何解决问题等等。过于严格的 hardcode 只会变成 if-else 式的工作流。做到这点并不容易需要仔细的设计 prompt / 工具应用启发式的方法以及完整的评估反馈体系。第二步是生产化/工程化如何构建稳定可靠的产品级 agentic system 是当前时代的新挑战。上文所说多智能体系统很容易引发蝴蝶效应。在传统软件中一个 bug 可能会破坏一个功能、降低性能或导致服务中断。在 agentic system 中微小的变化会级联成巨大的行为变化这使得为必须在长期运行过程中维持状态的复杂智能体编写代码变得异常困难。关于这块由于我也没有做过非常复杂的生产级 agentic system 开发我只能高度总结 anthropic 的经验。Anthropic 分享了他们在生产化中遇到的四大挑战与对策•状态与错误 (Stateful Errors):Agent 是长期运行、有状态的。一个微小的系统失败都可能对 Agent 造成灾难性影响而重启的代价Token 消耗、用户体验是昂贵的。对策是构建能从断点恢复的系统并结合模型的智能如告知 Agent 工具失效让其自行适应和工程的确定性如重试逻辑、检查点来优雅地处理错误。•调试 (Debugging):Agent 的非确定性让复现 Bug 难于登天。对策是唯一的出路——全面的生产链路追踪 (Full Production Tracing)。必须记录下 Agent 的每一步决策、每一次工具调用和返回结果才能系统性地诊断失败根源。•部署 (Deployment):如何在不中断正在运行的 Agent 的前提下更新这个持续运行的复杂系统对策是采用彩虹部署 (Rainbow Deployments)让新旧版本的系统并行运行逐步将流量从旧版本切换到新版本。•瓶颈 (Bottlenecks):当前的同步执行模式简化了协调但也造成了瓶颈——整个系统被最慢的子 Agent 拖累。未来的方向是异步执行虽然这会带来状态一致性、错误传递等新挑战但其性能收益将是巨大的。4、总结行文至此我们已完整解构了 Anthropic 在构建多智能体系统上的思考与实践。本文从“是什么”和“为什么”出发探讨了多智能体系统的必要性它旨在解决单体智能在处理复杂、开放式问题时结构上存在的“隧道视野”与“算力天花板”问题。随后我们拆解了其“如何构建”的核心从“编排者-工作者”的系统架构到 8 条多智能体系统构建的最佳实践再到从原型走向产品必须跨越的评估与工程化挑战。这个过程可以看作是从培养一个能力出众的“个体英雄”单体 Agent转向构建一个能让众多成员高效协作的“组织”多智能体系统的思维转变。单体智能的上限取决于其个人能力模型智能而系统的表现则更多地由其顶层设计架构、协作流程Prompting Principles、评估体系和工程鲁棒性共同决定。Anthropic 的分享揭示了一个重要的趋势AI 应用的竞争焦点可能正从模型本身的“军备竞赛”转向如何构建高效、可靠的智能“系统”的工程与组织能力上。这个赛道我觉得反而会宽敞的多因为基础模型的一定是少数玩家的赛道应用层有更广阔的真空。如同 2025 红杉 AI Ascent 分享里面说的自然厌恶真空对从业者而言这意味着除了“使用 AI”的能力之外“组织 AI”的能力,构建 Agentic System 的能力正变得愈发关键。这或许是这篇文章带给我们的最值得深思的启发。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 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