多Agent协作系统从单打独斗到团队作战

当多个任务竞争Agent时间时需要调度算法来决定执行顺序

剑飞
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单个Agent的能力终究有限

面对复杂的业务场景我们需要的不是一个全能的超人而是一个协作默契的团队

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
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QClaw的实践告诉我们

这些问题与传统软件工程中的分布式系统设计惊人地相似但又有着独特的AI特征
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经过一年的探索

01命题

先说清本页判断

02解释

补足为什么

03行动

留下下一步

把“经过一年的探索”落到一个具体项目里看结果
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看交付物

看见结果能被他人检查
完成动作落到具体产物
复用下次可以更快再做
把“看交付物”落到一个具体项目里看结果
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它接收用户的需求

在QClaw中CEO Agent就是典型的编排者

把“它接收用户的需求”落到一个具体项目里看结果
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编排者掌握全局视角

这种模式的优点是职责清晰 易于管理

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
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专家会诊模式更合适

当任务需要多角度专业知识时专家会诊模式更合适
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法律专家分别评估

比如用户提出一个产品设计方案可以让UX专家 技术专家 商业专家法律专家分别评估 最后由综合Agen

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
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更相关的专家意见占更大权重

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
把“更相关的专家意见占”落到一个具体项目里看结果
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流水线模式效率最高

对于可以明确拆解为顺序步骤的任务 流水线模式效率最高

把“流水线模式效率最高”落到一个具体项目里看结果
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内容生产是典型的流水线场景

每个环节都有明确的输入输出标准Agent之间通过标准化的接口通信

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
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带走四步

找项目

从真实任务开始

出材料

把想法变成可处理内容

做交付

用结果判断能力

可复用

把完成沉淀为流程

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让能力长出来

当多个任务竞争Agent时间时需要调度算法来决定执行顺序