如何使用coze多代理模式

什么是多代理模式

多代理(Agent)模式是扣子平台提供的一种功能，它允许用户在构建聊天机器人时使用多个智能体（Agent）。这种模式适用于需要处理更复杂、功能更全面的机器人场景。

在多 Agent 模式下，你可以为不同的智能体配置不同的提示词，将复杂的任务分解为一组更简单的任务，而不是在一个机器人的提示中设置所有的判断条件和使用限制。这样可以提高机器人处理复杂查询的效率和准确性。更多关于多 Agent 模式的信息，可以参考扣子平台的文档。

1、一种常见的多智能体架构

在 Multi-agent 模式下，主 Agent 和多个 Miniagent 之间的分工协作关系。主 Agent 负责总体的任务管理和协调，而 Miniagent 则专注于具体的子任务，通过反馈、竞争和对话机制，共同完成复杂的任务，提高系统的灵活性和效率。

2、智能体四种设计模式

吴恩达教授提到了四种主要的智能体设计模式。

Reflection（反思）
Tool use（工具使用）
Planning（规划）
Multi-agent collaboration（多智能体协作）

这些模式共同构成了 AI Agent 工作流的核心架构。其中 coze 里面的 Muti Agent 就是第四种模式，在这种模式下，每个智能体都有自己的角色和职责，它们通过通信和协作来共同达成目标。这种协作可以提高系统的效率和智能性，因为不同的智能体可以专注于它们最擅长的任务。

典型的例子是 ChatDev 开发框架，它把多个智能体对应于多个工种，所有智能体组成一个虚拟的“软件公司”。

3、单 agent 模式和 Muti-agent 模式的区别及实用场景

类别	单 Agent 模式	Multi-agent 模式
描述	在 Coze 中开发机器人时，默认使用单 Agent 模式。当处理复杂任务时，必须编写非常详细和冗长的提示词，增加了调试的复杂性。	多 Agent 模式允许用户构建具有更全面和更复杂功能的 AI 机器人。通过为机器人添加多个 Agent，并配置每个代理之间的连接，以通过分解为一组独立任务来解决复杂的用户任务。
实用场景	适合处理简单的逻辑和任务，例如单一功能的客户服务或信息查询。	适合处理复杂的逻辑和任务，需要多个智能体协作完成，例如企业级的知识库机器人或虚拟公司中的多个角色协作。
优点	– 简单直接，易于理解和上手。 – 适用于单一任务的场景。	– 提高了处理复杂任务的能力和效率。 – 降低了单个 Agent 的复杂性，提高了错误修复的效率和准确性。 – 可以为每个 Agent 配置独立的插件和工作流。
缺点	– 处理复杂任务时需要编写非常详细和冗长的提示词。 – 调试复杂，一处细节改动可能影响整体功能。	– 设计和维护多个 Agent 之间的交互可能较为复杂。 – 需要更多的算力支持，尤其是在处理大型数据集和复杂模型时。
适用角色	适用于初级开发者或需要快速部署简单任务的场景。	适用于高级开发者或需要构建复杂系统的场景，如企业级应用。
功能	基本的聊天机器人功能，适合单一任务处理。	支持多 Agent 协作，可以处理更复杂的任务，如多任务处理、任务规划及分配等。