播客内容由 listenhub 生成，懒得看的话也可以听 昨天最热的的两篇文章是关于多智能体系统构建的讨论。 先是 Anthropic 发布了他们在深度搜索多智能体构建过程中的一些经验，具体：包括多智能体系统的优势、架构概览、提示工程与评估、智能体的有效评估等方 面。 另外一边 Devin 的开发商 Cognition 的一个负责人 Walden 发布文章告诫大家不要构建多智能体，指出一些常见但实际效果不佳的方法，特别是多智能体架构的弊 端。 这篇文章主要就是结合两篇文章看一下 Cognition 提到的多智能体架构弊端和 Anthropic 给出的解决方案 。同时后面也会有两篇文章非常详细的总结。 什么是多智能体 多智能体系统由多个智能体（大型语言模型 [LLM] 自主地循环使用工具）协同工作组成。 在这种系统中，一个主智能体（或协调器）会根据用户查询规划研究过程，然后使用工具创建并行操作的子智能体，这些子智能体同时搜索信息。这种架构允许主 智能体协调整个过程，同时将任务委托给专门的子智能体。 所以具体的步骤一般为： 1. 将工作分解为多个部分 首先是领域选择: 他们将多智能体系统应用于他们认为特别适合并行 ...