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随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，单一AI智能体已经展现出强大的问题解决能力。然而，在面对复杂的企业级应用场景时，单一智能体的能力往往显得捉襟见肘。AWS Bedrock团队最新发布的研究成果表明，通过精心设计的多智能体协作（Multi-Agent Collaboration，MAC）框架，可以让多个专业化的AI智能体协同工作，显著提升复杂任务的处理能力。本文将深入解析这个框架的设计思路、关键技术和实验结果，为正在开发AI产品的Prompt工程师提供有价值的参考。
在多智能体系统研究领域，早期工作主要借鉴分布式计算和博弈论的思想。但随着基于LLM的AI智能体展现出类人智能和社会行为特征，研究重点开始转向心理学和社会科学的跨学科影响。目前业界已有多个知名的多智能体框架，如MetaGPT、CAMEL等。这些框架虽然在特定场景下表现不错，但在企业应用中仍面临以下挑战：
AWS Bedrock团队提出的框架采用分层架构设计，包含以下核心特征：
多智能体协作框架的层级结构示意图。 该图展示了多智能体协作系统的层级化架构设计。整个框架采用中心化的层级结构，包含以下核心组件：
1.顶层监督结构（顶部）
2.专家智能体层（中层）
3.递归层级设计（底层）
4.系统边界定义（虚线框）
这种层级化的架构设计不仅确保了任务分配的清晰性，还通过灵活的角色转换机制提供了处理复杂任务的能力。每个智能体既可以是专家也可以是监督者，形成了一个自适应的协作网络，为企业级应用提供了强大的问题解决框架。
框架采用中心化的层级结构，设置一个监督者智能体（Supervisor Agent）负责任务规划、分解和分配。专家智能体（Specialist Agent）则专注于执行特定领域的子任务。这种分层设计允许每个叶子节点智能体专注于其专业领域，同时可以作为其他专家智能体的监督者，形成多层级的协作网络。
这种设计的优势在于：
框架将用户视为系统中的另一个智能体，实现了统一的通信接口。具体包括：
多智能体并行通信示例。 该图通过一个旅行规划场景展示了框架的并行处理能力，包含以下核心环节：
1.用户查询输入（左侧）
2.监督者任务分解（中左）
3.专家并行处理（中右）
4.并行输出结果（右侧）
这种并行通信机制（Parallel Agent Communication）显著提升了系统效率，将原本需要串行处理的复合任务转化为并行执行流程。通过专业化分工和同步处理，既保证了响应速度，又确保了每个子任务都能得到专业的处理。
为解决大型静态内容（如代码块）在智能体间传递时的效率问题，研究团队引入了payload引用机制：
Payload引用机制示例。 该图展示了框架中的一项重要优化技术——Payload引用机制的工作流程，包含以下核心步骤：
1.代码生成阶段（左侧）
2.检测和标记处理（中上）
3.监督者引用传递（右侧）
4.引用解析和恢复（中下）
这种优化机制显著提升了系统性能：
实验表明，这一机制平均减少了27%的通信开销，显著提升了系统效率。
动态路由机制示例。 该图通过一个酒店预订场景展示了框架的智能动态路由能力，包含以下核心环节：
1.用户查询输入（左侧）
2.智能路由判断（中左）
3.专家直接处理（中右）
4.优化响应流程（右侧）
系统性能指标：
针对简单请求可能不需要完整协作流程的情况，框架引入了动态路由机制：
实验显示，分类器在350毫秒的延迟下可达到90%以上的准确率，有效提升了系统响应速度。
传统的单智能体评估方法难以应对多智能体系统的动态性和复杂性。研究团队提出了创新的评估方案：
端到端断言式基准测试概览。 该图展示了AWS Bedrock团队设计的完整基准测试评估流程。整个评估系统分为四个主要阶段：
1.基准测试数据准备（左上方虚线框）
2.多智能体系统执行（左侧）
3.模拟与轨迹记录（中部）
4.评估与结果分析（右侧）
这套评估框架通过严格的断言验证和完整的轨迹记录，确保了测试结果的可靠性和可重现性。系统不仅关注最终结果，还重点评估智能体之间的协作效率和决策质量，为改进多智能体系统提供了有力的分析工具。
在90个测试场景中，系统实现了90%的目标完成率，这一结果在企业级应用中具有重要意义。分领域的表现如下：
1.Payload引用机制：
2.动态路由机制：
1.采用分层设计：
2.通信优化：
AWS Bedrock团队的这项研究为企业级多智能体系统的设计和实现提供了重要参考。通过合理的架构设计和创新的优化技术，成功实现了90%的目标完成率。对于Prompt工程师而言，这些设计思路和优化方法具有重要的实践指导意义。
文章来自于“AI修猫Prompt”，作者“AI修猫Prompt”。
【免费】cursor-auto-free是一个能够让你无限免费使用cursor的项目。该项目通过cloudflare进行托管实现，请参考教程进行配置。
视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1WTKge6E7u/
项目地址：https://github.com/chengazhen/cursor-auto-free?tab=readme-ov-file
【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务，如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。
项目地址：https://github.com/browser-use/browser-use
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目，它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址：https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用：https://n8n.io/（付费）
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架，它提供开发多模型管理（SMMF）、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL（智能体工作流编排）等多种技术能力，让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址：https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础，任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤，并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址：https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用：https://vectorvein.ai/（付费）
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的（AI Agents）项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务，从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目，只需要输入一句话的老板需求，MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色，包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师，MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法，编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词，进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址：https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用：https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0