多Agent总翻车?先搞懂编排模式再动手

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7. 多agent的 4 种编排模式。很多人一聊多智能体,就爱显摆:“我做了十几个Agent!”“我们的模型参数多牛!”打住。说句大实话,一套系统好不好用,压根儿不看Agent的数量,而是这帮Agent凑一块儿,到底是怎么搭伙干活的。 细数下来,常见的配合套路就那几样:有人专门打头阵,把用户到底想要啥摸清楚,再把任务分给最对口的那个;有人负责把大目标拆成小块,最后再揽回来收成果;还有的像工厂流水线——上一个Agent干完扔出来,下一个接过去继续搞。 甭管哪种,本质上都在回答同一个难题:一件麻烦事儿,该剁成几块?每块派谁干?怎么交接? 编排规则定得越死,系统就越稳——出问题了能溯源,效果好赖也能量化。反过来,你要是彻底撒手,让Agent们自由放飞,系统确实更“灵活”,但鬼知道下一秒会给你整出什么骚操作,根本兜不住。 所以做Agent产品的时候,选哪种编排模式,根本不是技术宅的炫技题,而是实打实的权衡题:要效率,还是要可控?你能扛多大风险? 圈子里的翻车案例,复盘下来十有八九不是模型不够强,而是第一步就栽了——协作模式选得不对,后面全是白搭。 #Agent编排 #多智能体协作 #工作流设计 #效率与可控

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60. #Codex多Agent开发体验。自从ClaudeCode被封后,我就换成Codex做主力了,最近发现它的多agent开发模式真的很赞! 1️⃣并行开发:现在让5个agent一起并行工作,在提示词里明确告诉他用多agent方式。比如我要改产品的LANDINGpage,就告诉它要拉开和竞品的差距。 2️⃣任务分配:它会创建多个子agent,分别去调研竞品设计、Reddit用户反馈和现有设计,各自处理不同任务后汇总结果。 3️⃣最终呈现:汇总后给出改首页的具体结论,每个任务都并行处理,效率提升不少。 #AI#AI编程#Codex

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