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最近看很多人把一个客服机器人拆成规划员、检索员、回答员、审校员。我有点怀疑,单 agent 加几个工具是不是已经够了?
先看任务有没有并行价值。客服问答大部分是短链路,拆四个角色以后延迟和出错点都上来了。
我这边踩过。多 agent 不是自动变聪明,是把协调成本显式化。没有评测集时,看起来像架构升级,实际是更难定位谁错。
但也不能一刀切。我做合同审核时,单 agent 会一边找条款一边下结论,容易把证据和判断混在一起。拆资料员和审校员后,至少能强制引用来源。
这个例子成立。关键不是“多个智能体”,是“边界让错误更容易被发现”。如果拆完还是共用同一段 prompt,没意义。
我觉得很多团队把 tool call 当多 agent 讲。一个 agent 调 search、db、browser,不等于多智能体。
是的。多 agent 至少要有角色状态、责任边界、交接内容,不然只是函数名比较多。
我们内部最后定了个粗规则:单步工具链先单 agent,跨资料源、跨人审、跨权限域再考虑多 agent。
还有上下文污染问题。单 agent 做长任务,前面探索失败的信息会一直跟着它。拆子任务有时能把噪音隔开。
但拆开后另一个问题来了,子 agent 不知道全局约束。资料员为了召回会塞一堆边缘材料,主控反而更乱。
我们给资料员输出加了格式:事实、来源、置信度、未覆盖问题。别让它写建议。
审校员也不能只是“请检查”。要给它失败清单,比如未引用、越权建议、把猜测当事实、没有说明不确定性。
ReAct 那类思路更像单 agent 内部的思考和行动交替,不等于说生产里必须多角色化。
总结成一句:先证明单 agent 的错误类型不可接受,再用拆分去卡住错误,不是为了赶时髦。
收到。我先拿 50 条真实客服问题做单 agent 基线,记录错因,再看哪些错因适合拆角色。
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