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多智能体 Multi-Agent

你可能会说

多智能体这块我不太理解,帮我用代码演示一下。

多个 AI Agent 分工合作完成一个任务。

多个 AI Agent 分工合作完成一个任务。比如一个负责写代码、一个负责测试、一个负责审查,互相配合。

也常被叫作Multi-Agent

生活类比

像一个项目组——有人写方案、有人做设计、有人检查质量,各司其职。

🎮 动手试试

🔍 研究员→✍️ 写手→🔎 审核员
选择题选择一个你认为最合适的答案

关于「多智能体」,以下哪个描述最准确?

你可以这样告诉 AI

帮我设计一个三人团队:一个 Agent 写代码、一个做代码审查、一个写测试用例,三个并行干活,最后把结果汇总给我。

容易混淆?这样区分

多智能体 Multi-Agent≠
编排 Orchestration

多智能体关注如何将任务分给不同角色;编排关注如何控制这些角色之间的执行顺序和依赖关系。

什么时候用

复杂协作型任务

当一个任务需要多种不同技能并行处理(如一个写代码、一个审查、一个测试),用多智能体拆分角色比单 Agent 更高效。

和 AI 协作时

想让 AI 帮你组织多角色协作时,直接说「帮我搭建多智能体系统:一个负责前端、一个负责后端、一个负责检查代码质量」。

什么时候不用

简单独立任务

如果任务规模小、单一 Agent 就能完成,引入多智能体会增加通信开销和协调复杂度,反而降低效率。

与多角色协作无关的项目

如果你只用一个模型处理单一类型任务(如纯聊天、纯翻译),完全不需要多智能体架构。

组成结构 · Anatomy

1
核心概念Core

多个 AI Agent 分工合作完成一个任务。比如一个负责写代码、一个负责测试、一个负责审查,互相配

2
实际表现In Practice

像一个项目组——有人写方案、有人做设计、有人检查质量,各司其职。

3
与 AI 的关联AI Context

和 AI 沟通时提到「启动多个 Agent 协作」,就是分角色并行处理。

典型使用场景

搭建代码审查团队
告诉 AI「帮我搭三个 Agent 协作:需求分析师拆功能→开发 Agent 写代码→测试 Agent 跑用例,各干各的但按顺序交接」
想弄懂概念时
告诉 AI「用大白话给我解释什么是多智能体,举个生活中的例子」

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