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如何让 Agent 更符合预期？基于上下文工程和多智能体构建云小二 Aivis 的十大实战经验
文章深入探讨了在构建和调优 AI Agent，特别是 Multi-Agent 数字员工“云小二 Aivis”项目中的实战经验。作者指出 Agent 不按预期输出的核心原因在于模糊预期和技术层面的上下文管理不足。文章重点聚焦于上下文工程和 Multi-Agent 架构优化，总结了十大实战经验，包括清晰化预期、上下文精准投喂、系统身份与历史执行清晰化、结构化表达逻辑、自定义工具协议、Few-Shot …- 0
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如何以及何时构建多智能体系统
本文探讨了 Cognition 和 Anthropic 近期博文关于构建多智能体系统的见解。它强调了两个核心要点：上下文工程在协调智能体中的关键重要性 和 难度，以及观察到专注于“读取”任务的多智能体系统比专注于“写入”任务的系统在管理上固有地更简单，这归因于并行化 和 输出合并的挑战。此外，文章讨论了复杂智能体系统共有的重要的生产可靠性 和 工程挑战，包括持久化执行、错误处理、调试、可观测性 和…- 0
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多智能体在「燃烧」Token！Anthropic 公开发现的一切 ｜ 机器之心
文章深入探讨了 Anthropic 基于 Claude 模型构建多智能体研究系统的方法和经验。核心采用“协调者-执行者”架构，主导智能体分配任务给并行运行的子智能体，以应对复杂、开放式研究问题。研究表明，token 消耗是智能体性能的关键驱动因素，多智能体系统通过并行消耗 token 显著提升了处理能力，但成本也随之增加。文章详细分享了有效的提示词工程原则（如分工、分级投入、工具设计）和评估方法（…- 0
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Anthropic：我们如何构建多智能体研究系统
文章详细介绍了 Anthropic 如何构建和优化其基于 Claude 的多智能体研究系统，该系统通过协调主智能体和并行子智能体来高效处理复杂、开放式、路径依赖性强的研究任务。文中阐述了多智能体系统在处理广度优先查询上的显著优势，以及相比单智能体系统更高的 Token 消耗。文章的核心是分享构建过程中的关键经验教训，涵盖了系统架构（协调者-工作者模式）、提示工程（委派、伸缩规则、工具设计、自我改进…- 0
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开发者指南：ADK 多智能体模式
文章强调，如同单一、整体式软件应用一样，单一、整体式 AI 智能体也会导致瓶颈和错误增加。它倡导将多智能体系统 (MAS) 作为 AI 领域的微服务架构范式，通过去中心化和专门化来增强模块化、可测试性和可靠性。本指南详细阐述了使用 Google 智能体开发工具包 (ADK) 的八种多智能体设计模式，包括顺序管道、协调器/调度器、并行扇出/聚合、分层分解、生成器和评论器、迭代优化以及人在环中。每种模…- 0
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多智能体工作流程失败的 10 个常见原因及应对策略
此分析基于演示文稿的部分内容整理。文章介绍了多智能体 AI 系统，将其视为计算领域的前沿，能够自动化处理复杂、繁琐和重复的任务，例如电子邮件处理、应用程序开发和税务申报等。它强调了节省大量时间、创建统一的数字界面和颠覆性创新的潜力，并引用了 Andrew Ng、Bill Gates 和 Sam Altman 等行业领导者的支持。尽管投入了大量资金和兴趣，但 LangChain 的一项调查显示，在生…- 0
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【智造】AI 应用实战：6 个 agent 搞定复杂指令和工具膨胀
文章深入探讨了在联调造数这一典型 AI 应用场景中，如何从单 Agent 模式演进到多 Agent 模式以应对复杂指令和工具膨胀的挑战。单 Agent 模式在工具数量有限、指令相对简单时表现良好，但面对多步骤复杂指令和日益增长的工具库，会遇到“造不准”和“造的慢”的问题。为解决这些痛点，文章提出并详细介绍了多 Agent 架构，将系统拆分为意图识别 Agent、工具引擎（包含工具解析和过滤引擎）、…- 0
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《智能体设计模式》之多智能体协作模式：分工协同突破单一智能体能力边界[译]
文章作为《智能体设计模式》一书的翻译章节，深入探讨了多智能体协作模式。它指出单一智能体在处理复杂跨领域任务时的局限性，并提出通过任务分解、专业化分工及智能体间协同工作来突破这些限制。文章详细介绍了六种协作架构（如网络化、监督者、层级结构）和六种协作形式（如顺序交接、并行处理、辩论与共识），并列举了复杂研究、软件开发、创意内容生成等七大典型应用场景。此外，文章还通过 CrewAI 和 Google …- 0
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获 NVIDIA 致谢：悟空 Agent 的实践、复盘与迭代
本文详细介绍了腾讯悟空 Agent 在代码安全审计领域的实践、复盘与迭代。面对 AI 时代代码复杂度爆炸，传统人工审计和 SAST 工具效率低下、误报率高的问题，悟空 Agent 提出了一种多智能体（Multi-Agent）协作架构，通过 Client、Remote、Audit、Review、Fix 五类智能体协同作业，实现漏洞发现、复现、披露到修复的全闭环，并成功发现 NVIDIA Megatr…- 0
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多智能体
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