多智能体系统是如何工作的？

1. 任务分解与分配

• 协调智能体（Coordinator Agent）接收用户需求，将复杂任务分解为多个子任务
• 根据各智能体的专业能力，将子任务分配给相应的专门化智能体
• 建立任务依赖关系图，确定执行顺序和并行策略

2. 智能体独立执行

• 每个智能体基于自身模型和工具集，独立处理分配的子任务
• 智能体通过环境感知获取必要信息，进行推理和决策
• 执行过程中可调用外部工具、API 或访问知识库

3. 信息交换与协调。

• 智能体通过通信机制交换中间结果、状态更新和请求信息
• 协调层整合各智能体的输出，解决冲突并优化整体方案
• 采用集中式、分布式或混合式协调架构，确保系统一致性

4. 结果合成与交付。

• 将各智能体的处理结果按照预定逻辑进行合成
• 生成最终输出，可能包含多个视角的综合分析
• 系统支持迭代优化，根据反馈调整协作策略

多智能体系统的核心结构通常包含：协调智能体、研究智能体、编码智能体、评估智能体，以及共享内存/通信层。