我最近尝试了很多多 Agent 协作的方式，但总是没有找到让我特别满意的。 我尝试过用现成的开源框架，也尝试过让高能力模型根据我的实际情况，针对各种任务设置对应的模型配置；还试过用低级模型做秘书，负责路由，然后在各个角色之间传递任务。 但总感觉这些方式让我花费上去了，速度和质量却并没有提升多少。当然，我没有具体统计过，只是个人体感。 最近我又试了一种新的方法，让高级模型做好任务编排之后，再多加一步，详细评估任务难度，然后根据任务难度适配对应的模型，并安排好串行和并行的任务。 之后，我就在这些模型各自的对话里，直接让它们完成对应的任务，比如直接让它们完成某个 issue 就可以了。 目前用了 4 天左右，感觉速度和质量都有提升，消耗也有所降低，感觉是个不错的模式。 我现在比较疑惑的是：多 Agent 这种派发任务的工作模式，总是会受到各个对话上下文的限制。所以多 Agent 的合作到底是不是一个伪命题，或者说，它会不会本身就是一种陷阱呢？ 不知道各位佬有什么见解，希望能交流讨论一下。 13 个帖子 - 13 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：技术学习与提效
  • 分类依据：内容涉及技术、AI、软件工具或工程实践
  • 信息来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 发布时间：2026/9/18 15:58:00