多智能体系统性能提升 - 以Claude Opus 4为主智能体、Claude Sonnet 4为子智能体的多智能体系统比单独使用Claude Opus 4性能提升90.2% [1][9] - 多智能体系统使用的token是普通聊天的15倍 [1][10] - 通过两层并行化（主智能体同时启动3-5个子智能体，每个子智能体并行使用3个以上工具）使复杂查询研究时间缩短90% [26][27] 系统架构设计 - 采用编排器-工作器模式：主智能体分析需求并制定策略，创建多个子智能体并行探索不同维度信息 [12][15] - 每个子智能体拥有独立上下文窗口，可同时处理不同搜索任务，最后汇总给主智能体 [1][8] - 相比传统检索增强生成(RAG)方法，采用多步动态搜索能灵活调整策略并深入分析 [15] 提示工程原则 - 资源分配需明确规则：简单查询1个智能体执行3-10次工具调用，复杂研究需10个以上子智能体 [2][22] - 工具设计是关键：优先使用专门工具而非通用工具，每个工具需有独特明确用途 [22][23] - 采用先广后精搜索策略：从简短宽泛查询开始，逐步聚焦细节 [23][27] 评估方法创新 - 使用LLM作为评判者，从事实准确性、引用准确性、完整性等维度评分 [30][31] - 从小规模测试开始：20个代表真实使用场景的查询即可验证改动效果 [29] - 人工评估发现自动化遗漏问题，如信息源选择偏差 [32] 生产环境挑战 - 采用彩虹部署策略逐步迁移流量，避免中断运行中的智能体 [34][35] - 同步执行造成瓶颈：主智能体需等待每批子智能体完成才能继续 [35][36] - 错误处理需结合AI智能体适应能力与确定性保障（重试逻辑和定期检查点） [33][34] 应用场景分布 - 主要使用场景：开发跨专业领域软件系统(10%)、优化专业技术内容(8%)、制定业务增长策略(8%)、学术研究(7%)、验证组织信息(5%) [3][39]