How we built our multi-agent research system
摘要
多智能体系统通过并行分工显著提升研究效率:主代理协调任务,子代理同步执行搜索,比单代理快90%。架构核心是动态任务分解与工具协同——主代理规划策略,子代理分头探索后汇总结果。关键技巧包括:1)提示工程需模拟代理思维,明确分工;2)工具设计要精准匹配任务;3)采用广度优先搜索策略。系统消耗15倍于聊天的算力,但对复杂查询效果显著,如准确抓取标普500公司董事会数据。错误处理采用断点续查机制,确保长时任务稳定性。