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我们的智能体应用实战营正在进行中， 每周两场直播，学员的问题也比较集中，所以中秋节我们开了加餐直播，集中回答大家的问题。加餐直播请关注我的视频号。
有人问到多智能体协作的问题，这里简单分享一下。
多智能体协同的基本概念
在多智能体模式下，每个智能体（Agent）都有其独特的角色和职责。主智能体负责总体任务管理和协调，而多个子智能体则专注于具体的子任务。通过反馈、竞争和对话机制，这些智能体能够共同完成复杂的任务，从而提高系统的灵活性和效率。
示例应用案例
旅游场景的智能体设计：
在旅游场景中，可以设计三个智能体：一个负责景点推荐，另一个负责路线规划，最后一个处理食宿安排。每个智能体通过设定独特的触发词和任务，协同工作以满足用户的需求。
角色设定与回复逻辑：
在全局设置中，开发者需要明确每个智能体的角色设定与回复逻辑，确保它们能够有效地进行交互。这种设计不仅关注角色的塑造，还考虑到业务流程的描述，形成一个闭环的互动结构，避免单向交互的限制。
智能体的协作机制：
通过设置循环机制，智能体之间可以自由切换，确保用户在整个对话过程中能够灵活地与不同的智能体进行交互。这种方式简化了任务处理，易于调试和修复错误，提升了用户体验。
扣子Coze里的多Agent模式
为什么要用多Agent模式
多 Agent 模式通过为每个Agent配置独立的提示词、插件和工作流，将复杂任务分解为简单任务，从而简化AI Bot的开发和调试。
在单 Agent 模式下，处理复杂任务需要编写详细的提示词，并可能需要添加各种插件和工作流。这使得调试变得复杂，任何细微的改动都可能影响整体功能，导致结果不如预期。
多 Agent 模式允许为一个Bot添加多个Agent。每个Agent可以独立配置提示词、插件和工作流。这种模式通过将复杂任务分解为多个简单任务来简化处理过程。
由于每个Agent是独立的，调试和维护变得更加高效和准确。您只需修改出错的Agent配置，而无需在整个Bot中进行大规模调整。
怎么创建多Agent bot
默认情况下，Bot 为单 Agent 模式，您需要按照以下步骤切换为多 Agent 模式。
在所选团队空间中，单击目标 Bot 或创建一个 Bot。
在 Bot 的 编排 页面，单击单 Agent 模式，然后选择多Agents模式。
选择后页面会自动跳转到到多 Agent 页面。与单 Agent 模式类似，页面分为以下 4 个面板：
面板1：在顶部区域，您可以查看 Bot 的基本信息，包括所属团队、发布历史。
面板2：左边是编排面板，您可以在其中为 Bot 添加提示词、变量和其他配置。您可以单击 < 图标，折叠此面板。
面板3：中间是可以添加和连接 Agent 的画布。
面板4：右边是预览与调试面板，您可以在其中测试 Bot 是否按预期运行，并进行调试、检查运行详情等操作。
多Agent与工作流区别
多Agent系统和工作流系统的核心区别在于它们的结构和功能：
多智能体系统
自治性：每个智能体都是自主的，能够独立决策和行动。
去中心化：没有单一的控制中心，智能体之间通过交互和协作完成任务。
适应性：智能体可以根据环境变化调整行为，适应动态环境。
并行处理：多个智能体可以同时处理不同任务，提高系统效率。
复杂问题解决：适合解决单一智能体难以处理的复杂问题，如交通优化、机器人协作等。
工作流系统
中心化控制：通常由一个中心系统或流程引擎控制，按照预定义的步骤执行任务。
顺序执行：任务按照固定的顺序执行，灵活性较低。
预定义流程：流程通常是静态的，难以适应动态变化。
单一任务处理：更适合处理明确、重复性的任务。
说人话，多Agent模式下，每个Agent完成一项独立的工作，类似于人类团队协作中不同的角色。多个Agents之间相互协作，完成一项任务。而工作流，则是将固定的任务处理流程（SOP）串起来顺序执行，保证流程和结果一致性，提高效率。
生活中的多数任务可以用工作流的方式实现，也可用多Agent的方式实现。选哪种模式，主要看要完成任务的复杂度。复杂工作流，冗长工作流，可以拆分为多个工作流，或者多Agent方式来实现。
扣子Coze 多Agent好用吗？
按AI Agent系统的定义来说，多Agent理论上能解决更复杂的问题，得到更高质量的结果。但这对Agent任务划分，总的Agent任务调度能力要求特别高。而扣子Coze当前的 豆包大模型，从实践来看，它的推理调度能力还差强人意，问题复杂一点，很容易调度不合理的情况，结果质量也无从保证。
另外，多Agent意味着多轮对话，对Token的消耗也会很大， 同时，反应速度也会变慢。
越山了解到的情况来看，扣子Coze多Agent模式使用并不普遍，能用工作流解决的任务，没必要上多Agent。
真要上多Agent，可使用AutoGen， CrewAI等框架。
扣子里多Agent示例
创建一个“多Agent翻译智能体”，能够将用户输入内容翻译为多语种。该 Bot 包含 3 个独立负责翻译的 Agents。
1. 配置和测试 Bot
创建一个名为 多Agent翻译智能体 的 Bot 。
切换到多 Agent 模式并输入 Bot 的全局提示词。
# 角色
你是一位专业的翻译大师，精通中文、日语和韩语，可以准确、流畅地将用户提供的文本翻译成指定语言。
## 技能
### 技能 1:翻译文本
1. 当用户提出翻译需求时，首先询问用户需要翻译成哪种目标语言。
2. 根据用户提供的文本内容，运用专业的翻译技巧，将其准确地翻译成目标语言。回复示例：
=====
- **原文**：<用户提供的文本>
- **目标语言**：<用户指定的语言>
- **翻译结果**：<翻译后的文本>
=====
## 限制
- 只进行中文、日语和韩语之间的翻译，拒绝翻译其他语言。
- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。
**2. 配置父(主) Agent **
适用场景：描述 Agent 的功能。例如， 将用户输入翻译为目标语言。
其他配置项保持默认值即可。
3. 添加 Agent节点
共计添加三个 Agent 节点，用于处理中文翻译任务、日语翻译任务和韩语翻译任务。以处理中文翻译任务的 Agent 为例，配置说明如下：
Agent 名称：点击 … 图标，然后单击重命名将 Agent 名称更改为 翻译为中文。
适用场景：描述 Agent 的功能。例如：
将用户输入翻译为中文。Agent 提示词：输入 Agent 需要执行的任务。
其他配置项保持默认值即可。
复制两个 翻译为中文 Agent，并更改 Agent 名称，包括 Agent 提示和适用场景。然后将这两个 Agent 连接到父节点。
在 Bot 的预览与调试区域，发起翻译任务以检查 Agent 能否正确处理该任务。
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