过去两年，我们交付了 100+ 个 AI 项目。如果说单 Agent 解决的是「一个任务」，那么多智能体协作解决的是「一条流程」。这篇文章记录我们如何把复杂的多智能体协作变成可复用的工程模板。
一、为什么需要多个 Agent
单个大模型对话应用更像一个「聪明的实习生」：能力很强，但缺少流程感。它不会主动拆分任务、不会在出错时自我纠正、也不会把结果交给下一个环节。而企业工作流恰恰是流水线式的：需求进来，经过规划、开发、测试、发布，最终产出交付物。
多智能体的核心价值在于分工与交接。规划 Agent 负责拆解目标，编码 Agent 负责实现，测试 Agent 负责验证，运维 Agent 负责发布。每个 Agent 只做自己最擅长的事，通过结构化消息完成交接，从而把「单点智能」放大为「系统智能」。
二、我们的编排框架：状态机 + 工具注册
市面上的编排框架很多，但生产环境真正缺的是确定性。我们自研的框架以状态机为骨架：每个 Agent 处于明确的「待命 / 运行中 / 等待结果 / 已结束」状态，任何一步失败都能回溯到最近的成功状态重试，而不是让整条链路崩掉。
工具注册表是另一个关键设计。每个 Agent 能调用什么工具、调用时有多少权限，都在注册表中显式声明。这既是为了安全，也是为了让评测可追踪：我们可以精确知道某次执行里，Agent 调用了什么、为什么失败、花了多少 token。
三、踩过的坑与解法
坑一：循环依赖。两个 Agent 互相等待对方的结果，导致死锁。解法：为每个环节设置超时与最大重试次数，超时即上报人工。
坑二：上下文漂移。长流程中 Agent 逐渐遗忘最初的约束。解法：每个交接消息都携带压缩后的「任务卡片」，包含目标、边界与已确认的决策。
坑三：成本失控。多 Agent 的 token 消耗是指数级的。解法：引入路由层，简单任务走轻量模型，复杂任务才调度大模型。
四、效果与边界
在制造业工单、客服质检、政务审批等场景中，多智能体把流程吞吐量提升了 2-5 倍，人工介入率从 80% 降到 30% 以下。但我们始终坚持一个观点：Agent 是放大器，不是替代品。它放大的是流程的确定性，而流程本身的定义权，始终握在业务手中。
多智能体的工程化，本质是把「智能」纳入「工程」的纪律之下。这需要状态机、评测、可观测性三者缺一不可。如果你正在评估是否引入多智能体，欢迎与我们交流你的业务流程。