多智能体（Multi-Agent）架构是当前人工智能（尤其是大语言模型 LLM）领域最前沿、最热门的技术方向之一。 简单来说，如果把单个智能体（Single Agent）比作一个全能但容易犯错的“独立外包员工”，那么多智能体架构（Multi-Agent System, MAS）就像是一个组织严密的“公司”或“团队”。在这个团队中，有多个具备不同专长、设定了特定角色的智能体，它们相互沟通、协作、甚至辩论，共同完成一个复杂的任务。 为了让你全面理解，我们可以从以下几个维度来拆解： --- 1. 为什么需要多智能体？（单 Agent 的局限性） 虽然单个大模型（如 GPT-4）非常强大，但在处理复杂现实任务时存在瓶颈： 能力有限：一个模型很难同时精通写代码、画图、数据分析和文案润色。 容易出现“幻觉”：单智能体在长任务中容易跑偏，且没有自我纠错机制。 上下文窗口限制：单个智能体难以一次性记住和处理超大规模的项目信息。 多智能体架构通过“分而治之”完美解决了这些问题：让专业的人干专业的事，并且相互监督。 --- 2. 多智能体架构的核心特征 角色分配（Role-playing）：每个 A...
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