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The best practice for Multi Agent System在分析完是什么和为什么之后我将尝试结合 Anthropic 的博客萃取一些多智能体系统构建的最佳实践。3.1 Anthropic: Architecture overview for ResearchAnthropic 在博客中的例子是他们如何设计 Claude Research 功能的。Research 或者说 Deep Research 是近期的潮流这个任务本质上是检索大量信息从中提炼有价值的内容形成一个总结在任何领域都有用武之地。在深入其架构细节之前我推荐大家简单思考下基于 Multi Agent System 的 Deep Research 与 RAG检索增强生成的不同。传统 RAG 采用的是静态检索一次性地根据用户查询抓取最相关的文本块然后基于这些固定的信息生成答案当然我觉得 Anthropic 这里说的是非常传统的 RAGAgentic RAG 其实和 Deep Research 的界限很模糊。而基于 Multi Agent System 的 Deep Research 则是一种动态、多步的研究过程。它并非一次性“获取”信息搜索 重排而是通过智能体的主动探索去“生成”洞察。并根据研究途中的新发现实时调整策略。Anthropic 采用的是经典的编排者-工作者Orchestrator-Worker模式上图完整展示了其工作流程。当用户提交一个查询时系统的工作流如下启动与规划系统创建一个主研究员智能体 (Lead Researcher)。它首先思考并制定一个研究计划并将这个计划保存到记忆 (Memory)中。这是至关重要的一步因为它确保了在长流程任务中即使上下文窗口被截断核心目标和计划也不会丢失。委派与并行主智能体根据计划创建多个专门的子智能体 (Subagents)并为每个子智能体分配具体的、独立的子任务。在图中创建了两个 sub-agents执行与评估 (引入“交错思考”)每个子智能体独立地执行任务如网络搜索。关键在于它们使用“交错思考” (Interleaved Thinking)的技术。这意味着在两次工具调用之间Agent 会插入一个“思考步骤”用于评估上一步工具返回的结果质量识别信息差距并迭代优化自己的下一步行动。综合与决策子智能体将它们的发现返回给主智能体压缩。主智能体综合这些结果并判断是否需要进一步的研究。如果需要它可以创建更多的子智能体或调整策略。引用与输出一旦收集到足够的信息系统会调用一个专门的引用智能体 (CitationAgent)它负责处理所有文档和研究报告确保所有声明都有据可查。最终一份带有精确引用的完整研究结果将返回给用户。3.2 8 条多智能体系统构建的最佳实践多智能体系统与单智能体系统有关键区别其中包括协调复杂性的迅速增长。智能体开发的早期容易犯一些错误比如为简单查询生成 50 个子智能体无休止地在网上搜索不存在的来源以及智能体之间通过过多的更新互相干扰。虽然 上文中提到多智能体系统不等价于 Prompt Engineering 但由于每个智能体都由 Prompt 引导Prompt Engineering 是我们改进多智能体系统行为的主要手段。Anthropic 基于他们的经验总结了 8 条最有价值的 Agent Prompt Engineering 实践。我基于个人理解分为了三类分别是管理层面执行层面细节层面。做了个简单示意图如下管理层面这部分主要偏向主智能体Orchestrator需要的管理哲学。它关乎方向、资源和目标。•学会有效授权 (Teach the orchestrator how to delegate)将模糊任务清晰化。为子智能体提供明确的目标、格式、工具和边界这是项目成功的基石。避免让 Lead Agent 给出诸如 “研究半导体短缺” 模糊不清的指令这可能会导致 Sub Agent 做重复的工作。Anthropic 最初允许允许 Orchestrator 给出简单的、简短的指令但发现这些指令常常模糊不清导致 Sub-agent 误解任务或执行与其他智能体完全相同的搜索•合理分配资源 (Scale effort to query complexity)其实相当于在 prompt 中 hardcode 一些先验。防止在简单问题上“杀鸡用牛刀”。“Simple fact-finding requires just 1 agent with 3-10 tool calls, direct comparisons might need 2-4 subagents with 10-15 calls each, and complex research might use more than 10 subagents with clearly divided responsibilities.” 简单的事实查找通常只需要一个 Agent 进行 3 到 10 次工具调用等等诸如此类的先验知识执行层面这部分主要偏向子智能体Sub-agent在执行任务时需要遵循的具体策略。它关乎效率、质量和速度。•先广后精的探索策略 (Start wide, then narrow down)搜索策略应模仿专家级的人类研究在深入具体细节之前先探索整体概况。智能体通常默认使用过长、过于具体的查询这会导致返回结果很少。Anthropic 发现通过提示智能体从简短、宽泛的查询开始评估可用的信息然后逐步缩小焦点可以有效纠正这种倾向。•引导思考过程 (Guide the thinking process)这条现在比较常见了在 Claude 中对应扩展思考Extend Thinking使用扩展思考可以为智能体后续的行为提供“草稿纸”。有助于智能体的规划设计。同时引入上文中提到的“交错思考[3]”让智能体在工具调用之间能够进行思考从而可以动态调整。•并行工具调用优化速度和性能 (Parallel tool calling transforms speed)复杂的研究任务DeepResearch自然涉及探索许多来源。Anthropic 在早期的智能体执行时使用顺序搜索速度慢得令人痛苦。为了提速引入了两种并行化1主智能体并行启动 3-5 个子智能体而不是串行启动2子智能体并行使用 3 个以上的工具。这些改变使复杂查询的研究时间减少了高达 90%让研究功能在几分钟内完成更多工作而不是几小时同时覆盖的信息比其他系统更多。更进一步总结就是在任务级和工具级同时实现并行化。细节层面这部分更多的是指导在构建多智能体系统的细节部分。它关乎如何调试 prompt如何设计与选择工具等。•像你的智能体一样思考 (Think like your agents)要迭代 prompt必须理解它的效果。类似于单步调试逐步观察智能体的工作。这样有助于你发现智能体是在哪些环节出问题的例如“智能体在已有足够结果时仍继续工作使用过于冗长的搜索查询或选择不正确的工具”。•工具设计与选择至关重要 (Tool design and selection are critical)工具之于 LLM 有点像 UI 之于人类。UI 的全称是 User Interface面向用户的接口。所以工具例如 MCP 等就是面向 LLM 的接口。使用正确的工具是高效的乃至必要的。糟糕的工具描述会使智能体走上完全错误的道路所以每个工具都需要一个明确的目的和清晰的描述。同时Anthropic 还设计明确的启发式规则首先检查所有可用工具将工具使用与用户意图匹配进行广泛的外部探索时搜索网络或优先选择专用工具而非通用工具examine all available tools first, match tool usage to user intent, search the web for broad external exploration, or prefer specialized tools over generic ones•赋予智能体自我进化的能力 (Let agents improve themselves)当大模型自己优化自己如同我们在 Claude Code / Cursor 等 AI Coding 软件把它们写的 bug 让它们自己解决。Claude4 等模型也可以是出色的提示工程师。当给定一个 Prompt 和一种失败场景时它们能够诊断出智能体失败的原因并提出改进建议。甚至你可以尝试开发一些工具测试 Agent来自动优化一些 MCP 工具。根据我的经验大部分的 tips 还需要读者结合自己的实践去进一步理解。总的来说智能体的 prompt 应该侧重于灌输良好的启发式方法而非 hardcode 的规则这样就变得有点 if-else 的死板。Anthropic 认为除了上述的 8 个建议你需要深入你所要做的领域比如当你做 Deep Research 时你需要思考专业的人是如何进行研究任务的总结后启发式的融入我们的 prompt 中比如将大的研究问题分解成小问题以及识别何时应该注重深度与广度。然后通过设定一些明确的边界避免多智能体系统完全失控。在做到上述两步后构建一个可观测的测试用例反复迭代。这就是多智能体系统开发的最佳实践。3.3 从原型到产品的最后一公里我认为无论是 agent 还是 multi agent system构建原型都远比构建一个可以长期运行不需要太多人工介入的 pipeline 简单的多。所以在构建好原型后如何走完从原型到产品的这最后一公里呢主要分为两大挑战科学的评估与可靠的工程化。第一步是评估如何 agent 进行有效的评估agent 和传统的数据结构算法或者业务代码不同。传统的软件执行通常有明确的大致多线程/多进程可能没那么固定可预期的步骤比如给定输入 X系统应遵循路径 Y 产生输出 Z。但是 agent 尤其是 multi agent system 并非如此。即使起点相同它们可能会采取完全不同的有效路径来达到目标。它们可能使用不同的工具检索不同的来源。因为通常情况下解决问题并不只有一条正确路径因此仅检查 agent 是否符合我们预设的所谓“正确的路径”不够严谨。我们需要更先进的评估方法兼顾结果的检查和过程的检查。立即用小样本开始评估。在 agent 开发的早期阶段任何改变往往会产生巨大影响因为有大量唾手可得low-hanging fruit的改进空间。一个 prompt 的调整可能会将成功率从 30% 提高到 80%。改进幅度这么明显仅用几个测试用例就能发现变化。Anthropic 团队从大约 20 个代表真实使用模式的查询集开始。测试这些查询通常能让我们清楚地看到变化的影响。经常有 AI 开发者团队推迟创建评估数据集因为他们认为只有包含数百个测试用例的大型评估集才有用。然而最好是立即用几个例子进行小规模测试而不是等到能够构建更全面的评估时再开始。在合适时使用 LLM 作为评估者进行扩展。如上文所说在 Cursor 等 AI Coding 中使用 AI 解决 AI 生产的 Bug。在恰当的时候利用 AI 评估 AI。我们需要对结果输出制定正确的评分标准例如事实准确性声明是否与来源匹配、引用准确性引用的来源是否与声明匹配、完整性是否涵盖了所有被要求的内容、来源质量是否使用了主要来源而非质量较低的次要来源以及工具效率是否以合理的次数使用了正确的工具并把它合理的嵌入到 Prompt 中。我们可以使用多个 LLM 并行的对不同部分进行评分每个 LLM 负责一个指标但是实验结果证明单个 LLM 调用即使用单个 Prompt 输出一个评分结果是最统一的并且和人类的判断最接近。必要时引入人工介入。有时候自动化评估会遗漏一些边缘情况。例如Anthropic 在实验中发现早期 agent 在搜索时倾向于选择 SEO 优化过的内容而非类似学术 PDF和个人博客等更权威但排名较低的来源。因此他们手动的在 prompt 中加入了启发式的规则解决了这个问题。这说明尽管我们都期望能自动化所有内容但是人工介入在某些情况下仍是必要的。多智能体系统很容易引发蝴蝶效应对智能体的微小改动可能会不可预测的改变整个系统的走向。因此构建成功的产品时除了对单个 agent 行为的了解和分析外更需要你理解整个系统的交互模式。因此prompt 的最佳实践应该是启发式的而非严格的 hardcode。应该关注的是如何管理划分问题如何解决问题等等。过于严格的 hardcode 只会变成 if-else 式的工作流。做到这点并不容易需要仔细的设计 prompt / 工具应用启发式的方法以及完整的评估反馈体系。第二步是生产化/工程化如何构建稳定可靠的产品级 agentic system 是当前时代的新挑战。上文所说多智能体系统很容易引发蝴蝶效应。在传统软件中一个 bug 可能会破坏一个功能、降低性能或导致服务中断。在 agentic system 中微小的变化会级联成巨大的行为变化这使得为必须在长期运行过程中维持状态的复杂智能体编写代码变得异常困难。关于这块由于我也没有做过非常复杂的生产级 agentic system 开发我只能高度总结 anthropic 的经验。Anthropic 分享了他们在生产化中遇到的四大挑战与对策•状态与错误 (Stateful Errors):Agent 是长期运行、有状态的。一个微小的系统失败都可能对 Agent 造成灾难性影响而重启的代价Token 消耗、用户体验是昂贵的。对策是构建能从断点恢复的系统并结合模型的智能如告知 Agent 工具失效让其自行适应和工程的确定性如重试逻辑、检查点来优雅地处理错误。•调试 (Debugging):Agent 的非确定性让复现 Bug 难于登天。对策是唯一的出路——全面的生产链路追踪 (Full Production Tracing)。必须记录下 Agent 的每一步决策、每一次工具调用和返回结果才能系统性地诊断失败根源。•部署 (Deployment):如何在不中断正在运行的 Agent 的前提下更新这个持续运行的复杂系统对策是采用彩虹部署 (Rainbow Deployments)让新旧版本的系统并行运行逐步将流量从旧版本切换到新版本。•瓶颈 (Bottlenecks):当前的同步执行模式简化了协调但也造成了瓶颈——整个系统被最慢的子 Agent 拖累。未来的方向是异步执行虽然这会带来状态一致性、错误传递等新挑战但其性能收益将是巨大的。总结行文至此我们已完整解构了 Anthropic 在构建多智能体系统上的思考与实践。本文从“是什么”和“为什么”出发探讨了多智能体系统的必要性它旨在解决单体智能在处理复杂、开放式问题时结构上存在的“隧道视野”与“算力天花板”问题。随后我们拆解了其“如何构建”的核心从“编排者-工作者”的系统架构到 8 条多智能体系统构建的最佳实践再到从原型走向产品必须跨越的评估与工程化挑战。这个过程可以看作是从培养一个能力出众的“个体英雄”单体 Agent转向构建一个能让众多成员高效协作的“组织”多智能体系统的思维转变。单体智能的上限取决于其个人能力模型智能而系统的表现则更多地由其顶层设计架构、协作流程Prompting Principles、评估体系和工程鲁棒性共同决定。Anthropic 的分享揭示了一个重要的趋势AI 应用的竞争焦点可能正从模型本身的“军备竞赛”转向如何构建高效、可靠的智能“系统”的工程与组织能力上。这个赛道我觉得反而会宽敞的多因为基础模型的一定是少数玩家的赛道应用层有更广阔的真空。如同 2025 红杉 AI Ascent 分享里面说的自然厌恶真空对从业者而言这意味着除了“使用 AI”的能力之外“组织 AI”的能力,构建 Agentic System 的能力正变得愈发关键。这或许是这篇文章带给我们的最值得深思的启发。References• How we built our multi-agent research system[4]• anthropic-cookbook: agent prompts[5]在大模型时代我们如何有效的去学习大模型现如今大模型岗位需求越来越大但是相关岗位人才难求薪资持续走高AI运营薪资平均值约18457元AI工程师薪资平均值约37336元大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 成为一名全栈大模型工程师包括PromptLangChainLoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程• 能够拥有模型二次训练和微调能力带领大家完成智能对话、文生图等热门应用• 薪资上浮10%-20%覆盖更多高薪岗位这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。《AI大模型从0到精通全套学习包》如果你想要提升自己的能力却又没有方向想学大模型技术去帮助就业和转行又不知道怎么开始那么这一套**《AI大模型零基础入门到实战全套学习大礼包》以及《大模型应用开发视频教程》**一定可以帮助到你限免0元1全套AI大模型应用开发视频教程包含深度学习、提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点2大模型入门到实战全套学习大礼包01大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通02大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。03AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。04大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。05大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。*这些资料真的有用吗*这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。06以上全套大模型资料如何领取用微信加上就会给你发无偿分享遇到扫码问题可以私信或评论区找我