前言

AI領(lǐng)域比較火的幾個(gè)詞，我們先大概走馬燈一下：

1. RAG（檢索增強(qiáng)生成）

這篇文章對RAG這塊有介紹，感興趣的可以看一下：

2. World Model（世界模型）

就是用生成式大模型直接“想象”出可交互的 3D 虛擬環(huán)境，供 AI 或人類在其中訓(xùn)練、測試。被視為多模態(tài)大模型的下一個(gè)階段，比如谷歌 DeepMind Genie 2、英偉達(dá) Cosmos、李飛飛 World Labs ......未來可能會與具身智能結(jié)合，為機(jī)器人、自動(dòng)駕駛提供低成本仿真。

3. Embodied AI（具身智能）

可以理解為把大模型裝進(jìn)機(jī)器人、無人車、機(jī)械臂等物理載體，讓 AI 在真實(shí)世界里“長身體”。硬件成本下降、仿真-到-真實(shí)的遷移技術(shù)提升，讓實(shí)驗(yàn)室里的 demo 快速走向小規(guī)模商用。AI+硬件會是下一步的趨勢，尤其是今年WAIC大會展示的各種機(jī)器人，有的奇奇怪怪的，比如搏擊機(jī)器人，我也不知道是要干啥，感覺我能打10個(gè)。但有的我是真想要......

4. Nano-Banana

最近確實(shí)太火了，我想提一嘴，教程看這里 ?? http://www.lmyhmgk.cn/zt/nano-banana

11.? Multi-Agent System（多智能體系統(tǒng)）

上主角！就是多個(gè)單Agent協(xié)作。把5個(gè)專門干活的“單Agent”——文案、主圖、修圖、布局、測試——像設(shè)計(jì)工作室里的小團(tuán)隊(duì)一樣放在同一張?jiān)谱烂嫔稀Ｓ脩粢痪湫枨髞G進(jìn)來，它們按順序或并行開工，幾分鐘就交出一張可直接印刷的海報(bào)。

其實(shí)多Agent這個(gè)概念很早就有了，但是為什么最近開始頻頻被提起，主要是在25年6月的時(shí)候，Anthropic發(fā)的一篇技術(shù)報(bào)告，就是Claude 模型的那家公司。

比較難啃，但是可以用AI輔助總結(jié)下去“讀”一下這篇文章，可以非常專業(yè)且清晰的告訴你如何構(gòu)建一個(gè)多智能體研究系統(tǒng)！建議收藏拜讀！！！

一、從“單Agent”到“多Agent”

在聊多Agent之前，我還是要得先說明白，什么是Agent？

1. Agent與LLM的區(qū)別

小時(shí)候都玩過樂高積木吧？大語言模型，比如GPT4，就像是一大堆樂高積木，能力超強(qiáng)，但它自己不會動(dòng)，你得告訴它搭個(gè)啥，它才給你搭。而AI Agent，就像是給這堆積木配上了一個(gè)聰明的大腦和靈活的手腳。

Agent =?LLM+memory+planning skills+?tool use

簡單說，傳統(tǒng)的聊天AI是被動(dòng)回答，你問一句，它答一句。而AI Agent是主動(dòng)干活，你給它一個(gè)目標(biāo)，它會自己想辦法、找工具、一步步把事兒給辦了。它是一個(gè)能感知環(huán)境、做出決策、并采取行動(dòng)的數(shù)字員工。

ok，那Agent如何動(dòng)手呢？我們舉一個(gè)例子：

用戶問：“告訴我今天廣州市的天氣，并為其畫幅圖”

Agent會先去調(diào)用天氣api（amap_weather）去查天氣，然后會調(diào)用生圖api（image_gen）來為用戶畫幅圖。

2. 市面上幾大Agent制作平臺

ok，我們大概知道Agent如何動(dòng)手了，那我們能在哪兒動(dòng)手做一個(gè)Agent嗎？提前說一下，省得看完了一整篇還不知道在哪兒做Agent，那就廢了。

新手適用的幾個(gè)平臺

包括還有Dify、N8N等工具，不過相對來說這兩個(gè)對新手來說門檻較高。這里就不展開說了，推薦字節(jié)的Coze，上手更快一些。

單Agent vs. 多Agent

好，既然單個(gè)Agent已經(jīng)這么牛了，為啥還要搞多Agent系統(tǒng)呢？這不是多此一舉嗎？

這個(gè)問題問到點(diǎn)子上了。一開始我也這么想，直到我看到了Anthropic（就是開發(fā)Claude的那個(gè)公司）的一份研究報(bào)告。他們舉了個(gè)例子：

任務(wù)：“列出標(biāo)普500指數(shù)中，所有信息技術(shù)類公司的董事會成員。”

這個(gè)任務(wù)，讓一個(gè)單智能體去做，它會怎么干？大概率是：

1. 搜索“標(biāo)普500信息技術(shù)類公司名單”。
2. 拿到名單后，一個(gè)一個(gè)地去搜索：“A公司的董事會成員是誰？”
3. 找到A公司的，再去找B公司的……

這是一個(gè)線性的過程，效率低，而且很容易因?yàn)槟硞€(gè)環(huán)節(jié)出錯(cuò)就卡住。就像一個(gè)員工，能力再強(qiáng)，也只能一件一件地處理任務(wù)。

而多智能體系統(tǒng)的玩法完全不同：

1. 總指揮Agent（主控智能體）接到任務(wù)，立即進(jìn)行拆解：“這個(gè)任務(wù)需要先找到公司名單，然后再分別查每個(gè)公司的董事會。OK，我需要10個(gè)幫手！”
2. 它會立刻“召喚”出10個(gè)干活的Agent（子智能體），給它們分配任務(wù)：“你，去查A公司”、“你，去查B公司”……
3. 這10個(gè)子智能體并行開工，同時(shí)上網(wǎng)搜索。
4. 最后，還有一個(gè)質(zhì)檢員Agent（引用助手），負(fù)責(zé)把所有子智能體找回來的信息進(jìn)行匯總、核對，并附上引用來源。

Anthropic的數(shù)據(jù)顯示，多智能體系統(tǒng)完成這類任務(wù)的成功率，比單智能體提升了90%！

所以，多智能體的核心優(yōu)勢在于：分工與協(xié)作。就像一個(gè)真正的團(tuán)隊(duì)，通過明確的角色分工和并行處理，來解決單個(gè)個(gè)體難以高效完成的復(fù)雜問題。它能夠把一個(gè)復(fù)雜任務(wù)，變成了一個(gè)可協(xié)作、可迭代、可擴(kuò)展的任務(wù)網(wǎng)絡(luò)。

三、拆解主流多 Agent 框架

多Agent系統(tǒng)這個(gè)概念火了之后，各種框架和產(chǎn)品也如雨后春筍般冒了出來。要說多Agent系統(tǒng)最先落地的領(lǐng)域，軟件開發(fā)絕對是TOP 1。畢竟，程序員們最懂“分工協(xié)作”的重要性了。其中，MetaGPT和ChatDev是必須要說一嘴的。

1. 軟件開發(fā)

MetaGPT

MetaGPT的思路特別有意思，它不只是讓AI寫代碼，而是直接在AI世界里復(fù)刻了一個(gè)完整的軟件公司。你只需要給它一句需求，比如“給我做一個(gè)2048游戲”，它內(nèi)部的AI員工們就開始忙活了：

1. AI產(chǎn)品經(jīng)理：開始寫產(chǎn)品需求文檔（PRD），進(jìn)行競品分析。
2. AI架構(gòu)師：根據(jù)PRD設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)，畫出流程圖和API接口。
3. AI項(xiàng)目經(jīng)理：把任務(wù)拆解，分配給工程師。
4. AI工程師：吭哧吭哧開始寫代碼。
5. AI測試工程師：對代碼進(jìn)行測試和審查。

這套流程下來，它不僅能交付代碼，還能產(chǎn)出配套的需求文檔、設(shè)計(jì)文檔等，主打tm一個(gè)專業(yè)！它的核心理念是“代碼 = ”，把SOP編碼到Agent的行為里，讓AI協(xié)作得有章法，減少犯錯(cuò)。MetaGPT在處理復(fù)雜軟件項(xiàng)目時(shí)，完成率和效率都相當(dāng)驚人。

ChatDev

ChatDev同樣是模擬一個(gè)虛擬軟件公司，但它的協(xié)作模式更像經(jīng)典的“瀑布模型”。任務(wù)從設(shè)計(jì)、編碼、測試到文檔，一步步流轉(zhuǎn)。

每個(gè)階段由不同的Agent通過對話來協(xié)作完成。比如在編碼階段，“程序員Agent”和“代碼審查員Agent”會進(jìn)行多輪對話，討論代碼實(shí)現(xiàn)和潛在的bug。

為了防止AI“一本正經(jīng)地胡說八道”（也就是代碼幻覺），ChatDev還引入了“思維指令”機(jī)制，讓Agent在不確定的時(shí)候可以相互提問和解釋，從而更精準(zhǔn)地定位和修復(fù)問題。

MetaGPT和ChatDev都專注于軟件開發(fā)，通過模擬真實(shí)世界的團(tuán)隊(duì)協(xié)作流程，讓多Agent系統(tǒng)能夠高效、高質(zhì)量地完成復(fù)雜的編程任務(wù)。

它們最大的區(qū)別在于協(xié)作范式：

MetaGPT更像基于SOP的流水線；

ChatDev更像基于對話的瀑布流。

2. 商業(yè)產(chǎn)品

除了開源框架，市面上也涌現(xiàn)出了一批將多Agent理念產(chǎn)品化的先行者。尤其是Manus當(dāng)時(shí)PR的時(shí)候，基本上都炸了！

1. Manus：由中國團(tuán)隊(duì)Monica.im開發(fā)，采用Multiple Agent架構(gòu)。它的核心是“知行合一”，不僅能思考規(guī)劃，還能在獨(dú)立的虛擬機(jī)里直接執(zhí)行任務(wù)，比如寫代碼、分析數(shù)據(jù)，整個(gè)過程透明可見。在GAIA Benchmark測試中，它的表現(xiàn)甚至超過了OpenAI的Deep Research。
2. TARS：字節(jié)跳動(dòng)開源的多模態(tài)AI Agent框架。它的絕活是能通過自然語言控制你的電腦，理解屏幕內(nèi)容，進(jìn)行點(diǎn)擊、填寫表單等GUI操作，與操作系統(tǒng)深度集成。
3. Genspark：由前百度小度創(chuàng)始人景鯤打造，采用多智能體混合系統(tǒng)架構(gòu)，整合了8個(gè)不同規(guī)模的LLM。它最酷的功能是“AI電話”，能模擬真人打電話去預(yù)訂餐廳、查詢服務(wù)，把數(shù)字世界的操作延伸到了現(xiàn)實(shí)世界。
4. Flowith：一個(gè)創(chuàng)新的畫布式AI創(chuàng)作平臺。它的Agent框架Flowith Oracle允許用戶在一個(gè)畫布上與多個(gè)AI模型同時(shí)交互，并且可以在Agent運(yùn)行過程中隨時(shí)添加或修改任務(wù)，定制化程度極高。

3. Anthropic的多智能體系統(tǒng)

如果說前面的框架各有側(cè)重，那Anthropic的Research系統(tǒng)可以說是多Agent協(xié)作的教科書級范例。它采用的是經(jīng)典的“協(xié)調(diào)者-工作者”（Coordinator-Worker）模式。

這支“虛擬研究團(tuán)隊(duì)”的角色分工極其明確：

1. 主控智能體 (LeadResearcher)：團(tuán)隊(duì)大腦，負(fù)責(zé)理解用戶需求，制定研究策略，并將大任務(wù)拆解成多個(gè)子任務(wù)。
2. 子智能體 (Subagent)：研究員，接收主控分配的具體任務(wù)，獨(dú)立進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索、信息篩選和初步總結(jié)。
3. 引用助手 (CitationAgent)：事實(shí)核查員，在所有研究完成后，負(fù)責(zé)核對內(nèi)容與原始來源，確保所有結(jié)論都有據(jù)可查。
4. 記憶系統(tǒng) (Memory)：團(tuán)隊(duì)的共享文檔，用于在長任務(wù)中保存中間計(jì)劃和結(jié)果，防止上下文丟失。
5. 工具集 (Toolsets)：團(tuán)隊(duì)的裝備庫，每個(gè)Agent都知道什么任務(wù)該用什么工具。

這套系統(tǒng)的強(qiáng)大之處不僅在于分工，更在于其提示詞工程。Anthropic不是簡單地給Agent下命令，而是教會了它們一套“團(tuán)隊(duì)協(xié)作的藝術(shù)”，比如：

1. 不重復(fù)造輪子：每個(gè)子任務(wù)有唯一ID，Agent只干自己的活。
2. 懂得自我評估：如果搜索結(jié)果質(zhì)量差，會選擇再次搜索或報(bào)告失敗，而不是硬著頭皮交差。
3. 預(yù)算控制：每個(gè)任務(wù)有搜索次數(shù)上限，防止陷入死循環(huán)。
4. 先廣后深：先用通用關(guān)鍵詞摸清大概，再逐步縮小范圍。

可以說，Anthropic把人類優(yōu)秀研究員的工作方法論，變成了一套可執(zhí)行的提示詞策略，這才是多Agent系統(tǒng)能發(fā)揮出1+1>2效果的關(guān)鍵。真的非常推薦大家去看看這篇報(bào)告！

四、智能海報(bào)項(xiàng)目拆解

理論說了這么多，大家可能還是有點(diǎn)云里霧里。下面來給大家實(shí)戰(zhàn)拆解一下，多Agent系統(tǒng)到底是怎么干活的。

1. 項(xiàng)目背景

傳統(tǒng)海報(bào)制作高度依賴人工：文案、主圖、模板分別由不同角色產(chǎn)出，再通過“拼圖”式合圖完成。存在以下致命缺口：

規(guī)模缺口

1. 大促/日常營銷每天需要上萬張不同主題、不同商品的海報(bào)，設(shè)計(jì)師人力只能產(chǎn)出幾百張，缺口 10 倍以上。
2. 商品上新節(jié)奏快，人工來不及做圖，導(dǎo)致“貨已上架、圖還沒出”，流量白白流失。

時(shí)效缺口

1. 熱點(diǎn)、秒殺、直播切片等場景要求“分鐘級”出圖，人工最快也要小時(shí)級。
2. 跨部門反復(fù)改文案、改圖、改模板，導(dǎo)致一張海報(bào)來回 3～5 版才能定稿，錯(cuò)過流量高峰。

結(jié)果缺口

1. 人工模板風(fēng)格趨同，用戶產(chǎn)生審美疲勞，點(diǎn)擊率持續(xù)下滑。
2. 不同運(yùn)營憑經(jīng)驗(yàn)做圖，缺少數(shù)據(jù)化歸因，無法保證“利益點(diǎn)突出、氛圍到位、轉(zhuǎn)化可預(yù)期”。

ok，所以我們可以結(jié)合背景推出項(xiàng)目情況：

OK，那這時(shí)候我們明確了要針對素材GC做生產(chǎn)規(guī)劃，在整個(gè)產(chǎn)品的架構(gòu)中是屬于原子能力層：文案GC、圖片GC。

在原子能力層的建設(shè)中，文案的生成所用的底模是什么？封裝的System Prompt怎么寫？圖片GC用的什么技術(shù)方案？底模+lora微調(diào)，還是接的第三方API？這塊就不展開說了，涉及到模型選型、模型調(diào)優(yōu)還有成本，巴拉巴拉的，主要也不是講AI產(chǎn)品的工作，所以我們還是說回主題。

原子能力默認(rèn)就緒，會再通過各領(lǐng)域算法模型進(jìn)行?圖文生成+模版召回+合圖?的方式 來進(jìn)行海報(bào)生成。

2. v1.0設(shè)計(jì)方案

通過圖 、 文 及 模版 各自生成 , 通過鏈路上召回匹配的方式，先做圖、文在模板里面的批量替換，解決運(yùn)營需求量大的問題。我用Coze大概跑了一個(gè)簡單的Demo，而其中{海報(bào)生成}這塊我是固定了一個(gè)背景圖，類比于模板的概念。

鏈路全貌

海報(bào)生成節(jié)點(diǎn)

輸出效果

我輸入的提示詞是“一只小狗”，文案會進(jìn)行潤色再輸出，而圖片會根據(jù)輸入的提示詞進(jìn)行生圖prompt的擴(kuò)寫，最終根據(jù)畫板里的變量進(jìn)行替換。邏輯上和當(dāng)時(shí)做的v1.0是一樣的。

但是v1.0版本肯定是有問題的，或者說本身就是為了解決運(yùn)營強(qiáng)訴求之一：量。因此，存在的問題就是也很明顯。

1. 在已有有限的模版上進(jìn)行僅做圖文素材的替換填充, 卡片樣式的多樣性和新穎度不足
2. 圖 、文 及 模版 各自生成 , 通過鏈路上召回匹配的方式, 在 多樣性 上的漏斗損耗大

所以可以理解為：

1. 一期，是為了解決運(yùn)營“量”的問題，同時(shí)在生產(chǎn)鏈路的節(jié)點(diǎn)上，把原來的素材人工制作替換成AIGC生產(chǎn)；
2. 那二期的目標(biāo)，就是解決運(yùn)營對于多樣性的一個(gè)強(qiáng)訴求。提高多樣性的同時(shí)兼顧業(yè)務(wù)表達(dá)是我們的目標(biāo)，需要從元素上進(jìn)行突破，比如文案（自訓(xùn)練基底+RAG）、圖片（圖庫標(biāo)簽匹配召回 / LoRa模型定制化）以及模版，不能是遵循于一套標(biāo)準(zhǔn)或者是一個(gè)固定范式。

為了打破這個(gè)瓶頸，決定用多Agent系統(tǒng)，徹底改造生產(chǎn)流程，于是就有了“智能海報(bào)2.0”

3. v2.0設(shè)計(jì)方案

智能生卡2.0的核心思路，就是用一個(gè)多Agent數(shù)字團(tuán)隊(duì)，來取代過去“AI元素 + 人工模板”的模式。整個(gè)工作流依然由一個(gè)主控Agent來協(xié)調(diào)，但：

1. 素材生成模塊，包括文、主體元素、背景等構(gòu)成 素材生成Agent；
2. 模板填充節(jié)點(diǎn)被一個(gè)全新的智能布局Agent所取代。

Agent運(yùn)行流程（部分脫敏）

整個(gè)流程是這樣的：

主控Agent進(jìn)行任務(wù)拆解：和1.0一樣，主控Agent先分析需求，然后并行啟動(dòng)多個(gè)“素材生產(chǎn)”子Agent（文案、圖像生成、元素提取等）。

素材生產(chǎn)Agent并行工作：各個(gè)子Agent分頭行動(dòng)，產(chǎn)出海報(bào)所需的各種文本和視覺元素。

智能布局Agent：這是2.0版本的靈魂所在。當(dāng)所有素材都準(zhǔn)備好后，它們不會被送去匹配模板，而是被統(tǒng)一交給“智能布局Agent”。這個(gè)Agent是團(tuán)隊(duì)里的“首席設(shè)計(jì)師”，它內(nèi)部集成了三大核心模型：

布局模型：這個(gè)模型學(xué)習(xí)了海量優(yōu)秀的設(shè)計(jì)案例。它會根據(jù)收到的素材數(shù)量和類型（比如1個(gè)主標(biāo)題、3個(gè)賣點(diǎn)、1個(gè)Logo），動(dòng)態(tài)地生成一個(gè)美觀、專業(yè)的布局結(jié)構(gòu)。這背后需要一個(gè)非常精細(xì)的模板標(biāo)簽體系，讓模型能理解“主標(biāo)題應(yīng)該放哪”、“行動(dòng)點(diǎn)按鈕長啥樣”。

背景圖模型：它會智能地對生成的背景圖進(jìn)行優(yōu)化，比如擴(kuò)展、裁剪、或者增加光影效果，使其更適合作為海報(bào)背景。

配色算法模型：它會分析背景圖和Logo的主色調(diào)，然后根據(jù)色彩美學(xué)原理（如色相、明度對比），為海報(bào)上的文字、按鈕等元素智能推薦一套和諧的配色方案，確保信息清晰可讀，視覺效果統(tǒng)一。

最終輸出：經(jīng)過智能布局Agent的精心編排，一張布局合理、配色協(xié)調(diào)、信息突出、且完全原創(chuàng)的營銷海報(bào)就誕生了！！！

具體的case我沒辦法復(fù)現(xiàn)，我們就直接說對比吧：

智能海報(bào)1.0（模板填充）：布局生硬，字體顏色靠規(guī)則寫死，缺乏設(shè)計(jì)感，整體看起來就像是“素材的簡單堆砌”

智能海報(bào)2.0（智能創(chuàng)作）：字體字色更統(tǒng)一，按鈕、文案的底襯顏色搭配更協(xié)調(diào)，背景和前景的融合度更高，整體視覺效果和諧且專業(yè)，接近設(shè)計(jì)師的水準(zhǔn)。

過引入真正的多Agent協(xié)作，特別是核心的“AutoLayout Agent”，智能海報(bào)2.0實(shí)現(xiàn)了從內(nèi)容理解、創(chuàng)意生成到布局配色的端到端自動(dòng)化，解決了傳統(tǒng)方法效率低、效果差的核心痛點(diǎn)。

但其實(shí)這塊也并不是純自研，是基于開源框架PosterLLaVa & PosterLLama 。在GitHub上也可以搜到的，感興趣的同學(xué)可以去看看。

4. PosterLLaVa

該模型提出了一個(gè)統(tǒng)一的框架，用于自動(dòng)圖形布局生成，利用多模態(tài)大語言模型適應(yīng)多樣化的設(shè)計(jì)任務(wù)。與其他方法不同，PosterLLaVa采用結(jié)構(gòu)化文本（JSON格式）和視覺指令調(diào)整，在特定的視覺和文本約束條件下生成布局，包括用戶定義的自然語言規(guī)范。大量實(shí)驗(yàn)表明，PosterLLaVa在公共的多模態(tài)布局生成基準(zhǔn)測試中取得了最先進(jìn)的性能。此外，針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)集在捕捉現(xiàn)實(shí)世界圖形設(shè)計(jì)復(fù)雜性方面的局限性，PosterLLaVa提出了兩個(gè)新的數(shù)據(jù)集，用于更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)（用戶約束生成和復(fù)雜海報(bào)），進(jìn)一步驗(yàn)證了模型在實(shí)際環(huán)境中的實(shí)用性。

5. PosterLLama

該模型通過將布局元素轉(zhuǎn)換為HTML代碼，利用語言模型中豐富的設(shè)計(jì)知識，生成視覺和文本內(nèi)容相協(xié)調(diào)的布局。此外，PosterLlama引入了一種基于深度的海報(bào)增強(qiáng)策略，以提高模型的魯棒性，確保在數(shù)據(jù)有限的情況下生成的布局既具有語義豐富性，又具備視覺吸引力。該模型在多個(gè)基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出色，支持多種條件下的布局生成，包括內(nèi)容感知布局生成、元素條件布局生成和布局補(bǔ)全等。

利用大語言模型（LLM）進(jìn)行海報(bào)布局生成。采用二階段的訓(xùn)練方法：

1. 在第一階段，使用線性層作為適配器，以對齊圖像編碼器與LLM，同時(shí)保持其他部分不變。
2. 在第二階段，保持視覺適配器不變，微調(diào)LLM (CodeLlaMA) 以生成布局，使用HTML格式數(shù)據(jù)集。

小結(jié)

聊了這么多，也要潑一盆冷水。多Agent系統(tǒng)雖然強(qiáng)大，但遠(yuǎn)非完美。

可以看看《Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?》的論文就指出了幾個(gè)常見的“坑”：

角色混亂：理想中，每個(gè)Agent各司其職。現(xiàn)實(shí)是，它們經(jīng)常“越界”。比如“測試員Agent”跑去寫代碼，“產(chǎn)品經(jīng)理Agent”直接把技術(shù)方案定了。這本質(zhì)上還是大模型的“幻覺”問題，只是在多Agent系統(tǒng)里被放大了。

溝通障礙：Agent之間的溝通效率低下。它們可能會在一些無關(guān)緊要的細(xì)節(jié)上反復(fù)拉扯，或者關(guān)鍵信息沒有共享，導(dǎo)致整個(gè)團(tuán)隊(duì)被帶偏。想象一下開會時(shí)，一群人都在跑題，就是那個(gè)感覺。

驗(yàn)收漏洞：缺乏有效的驗(yàn)證機(jī)制。比如讓Agent開發(fā)一個(gè)象棋游戲，它可能只檢查了代碼能跑通，但沒驗(yàn)證游戲規(guī)則對不對。很多系統(tǒng)在任務(wù)還沒完全達(dá)標(biāo)時(shí)就草草結(jié)束，交付一個(gè)“半成品”。

這些問題，和人類團(tuán)隊(duì)管理中的問題驚人地相似！！！

但解決方案也很樸素：加強(qiáng)管理和控制。

比如，通過更明確的提示詞來限定Agent的職責(zé)范圍，引入“交叉驗(yàn)證”機(jī)制讓Agent互相評審，強(qiáng)制執(zhí)行檢查清單來確保交付質(zhì)量。

這說明，現(xiàn)階段的多Agent系統(tǒng)，還遠(yuǎn)沒到可以完全自動(dòng)化的程度。它需要的不是更少的控制，而是更細(xì)致的管理框架和思路。

腦接口還沒搞定，同志仍需努力！！！接著研究吧