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10 个让 Multi-Agent 系统更稳健的实操建议
看完一泽关于“有效的 Context 工程”的分享后，里面提到了关于Multi-Agent，然后跟朋友Ivan聊了一些关于Agent实践的讨论，几点建议分享给大家，欢迎大家指点、补充。
1、简化为王，先稳再多
很多场景下，一个“单Agent + 工具链 (RAG/Tools)”的架构，已经能高效地解决绝大多数问题。先从最简单的架构开始，验证其核心价值。确认可靠并且业务实在需要后再拆分为多智能体协作。
2、Prompt 优先
系统的效果差，根源往往不在于架构，而在于每个 Agent 的 Prompt 本身设计不足。先把每个 Agent 的 Prompt 优化到最小可行高效，再考虑扩展。
3、契约式交互，控制输出，不控过程
为每个 Agent 规定固定的输入/输出结构（schema），关注最终产物一致性，而非中间推理细节。在 Agent 间使用统一的格式（如 JSON、YAML 或模板化文本）传递信息，防止语义漂移。
4、引入Router Agent，实现路由与规划
Router Agent引入，进行统一调度：规划、拆解，重构等等，智能模型路由再选择轻量级或者重量级模型。
5、逐个升级，不全量替换；灰度测试 + 输出漂移监控
- 一次只更新一个 Agent；使用 shadow 模式对比新旧版本输出差异，避免系统级崩溃。
- 小流量灰度验证新模型；对比输出语义相似度，防止迭代后质量下降。
（通过 embedding 语义相似度 + 结构一致性校验实现自动监控，再结合人工抽样与 LLM 评估闭环）
6、建立“观察者” Observer Agent
设置监控 Agent 评估系统整体输出质量、异常率、任务成功率，触发告警或回滚。
7、共享记忆中心，打破信息孤岛
让所有 Agent 共用同一Memory Store（如向量数据库），避免信息割裂或记忆污染。
8、日志与回放机制
保存每个节点输入输出，支持 replay 与 diff 检查，快速定位问题节点。
9、冻结核心节点，松绑边缘节点
关键逻辑节点保持稳定版本；辅助 Agent 可灵活替换或动态加载。核心节点要包括“对抗性测试”和“边界情况”
10、Human-in-the-Loop
人类的纠偏、确认和监督是系统安全的最后一道防线。
多智能体复杂度高，调试成本高，维护成本指数增加，非必要真是无需搞…
欢迎大家补充更多心得！
看完一泽关于“有效的 Context 工程”的分享后，里面提到了关于Multi-Agent，然后跟朋友Ivan聊了一些关于Agent实践的讨论，几点建议分享给大家，欢迎大家指点、补充。
1、简化为王，先稳再多
很多场景下，一个“单Agent + 工具链 (RAG/Tools)”的架构，已经能高效地解决绝大多数问题。先从最简单的架构开始，验证其核心价值。确认可靠并且业务实在需要后再拆分为多智能体协作。
2、Prompt 优先
系统的效果差，根源往往不在于架构，而在于每个 Agent 的 Prompt 本身设计不足。先把每个 Agent 的 Prompt 优化到最小可行高效，再考虑扩展。
3、契约式交互，控制输出，不控过程
为每个 Agent 规定固定的输入/输出结构（schema），关注最终产物一致性，而非中间推理细节。在 Agent 间使用统一的格式（如 JSON、YAML 或模板化文本）传递信息，防止语义漂移。
4、引入Router Agent，实现路由与规划
Router Agent引入，进行统一调度：规划、拆解，重构等等，智能模型路由再选择轻量级或者重量级模型。
5、逐个升级，不全量替换；灰度测试 + 输出漂移监控
- 一次只更新一个 Agent；使用 shadow 模式对比新旧版本输出差异，避免系统级崩溃。
- 小流量灰度验证新模型；对比输出语义相似度，防止迭代后质量下降。
（通过 embedding 语义相似度 + 结构一致性校验实现自动监控，再结合人工抽样与 LLM 评估闭环）
6、建立“观察者” Observer Agent
设置监控 Agent 评估系统整体输出质量、异常率、任务成功率，触发告警或回滚。
7、共享记忆中心，打破信息孤岛
让所有 Agent 共用同一Memory Store（如向量数据库），避免信息割裂或记忆污染。
8、日志与回放机制
保存每个节点输入输出，支持 replay 与 diff 检查，快速定位问题节点。
9、冻结核心节点，松绑边缘节点
关键逻辑节点保持稳定版本；辅助 Agent 可灵活替换或动态加载。核心节点要包括“对抗性测试”和“边界情况”
10、Human-in-the-Loop
人类的纠偏、确认和监督是系统安全的最后一道防线。
多智能体复杂度高，调试成本高，维护成本指数增加，非必要真是无需搞…
欢迎大家补充更多心得！
1 02
这两天一直在看吴恩达和Andrej Karpathy两位大佬新出的教程，很有收获，推荐给大家。
- 吴恩达推出了全新的《Agentic AI》课程，教我们如何构建能够思考、规划并行动的智能体；
- AK在前天开源了“nanochat”项目，让我们能以极低的成本，从零开始复现一个微缩版的ChatGPT。
这两者结合来看，非常有意思，恰好是AI学习的两个核心方向：
一是向上走，聚焦应用，将AI作为强大工具，构建解决实际问题的复杂系统；
二是向下探，深入原理，亲手搭建大模型，彻底理解其背后的魔法。
先说 Agentic AI，它代表了一种构建软件的全新方式，利用 LLM 完成复杂任务中的部分或全部步骤。核心是 四大“Agentic”设计模式：
- Reflection：让 Agent 自我复盘、迭代改进；
- Tool Use：让 LLM 会调工具；
- Planning：把复杂任务拆成可执行子任务并动态调整；
- Multi-Agent：像公司分工一样组织多个专长 Agent 协同完成复杂工作。
这门课程不依赖任何特定框架，用纯Python代码从零开始实现每个模式。
🔗 www.deeplearning.ai
再来看 nanochat，AK佬一直以其“从零复现”的教学风格而闻名，这次发布的从零构建 LLM 训练和推理的项目也不例外。
nanochat 用大约八千行代码把训练与推理的全链路拼成闭环：
分词 → 预训练 → 中期训练 → SFT → 评测 →（可选）RL → 推理引擎 + WebUI，全都打包在一个尽量极简、可读、可 hack 的代码库里。
基本上跟着操作完成就可以链接LLM训练的所有步骤了。。你可以在云端开一台 8×H100 机器，几小时后就能和自己的小模型对话，写诗讲故事，做基础题。
项目🔗：github.com
项目Guidebook：github.com/discussions/1
AI时代，既要能驾驭它解决问题的“术”，也要能理解它运行逻辑的“道”。
等你做出第一个可用的 Agent、跑完第一份 report card，
你会发现：
AI 不再神秘，它只是你的新生产力。
- 吴恩达推出了全新的《Agentic AI》课程，教我们如何构建能够思考、规划并行动的智能体；
- AK在前天开源了“nanochat”项目，让我们能以极低的成本，从零开始复现一个微缩版的ChatGPT。
这两者结合来看，非常有意思，恰好是AI学习的两个核心方向：
一是向上走，聚焦应用，将AI作为强大工具，构建解决实际问题的复杂系统；
二是向下探，深入原理，亲手搭建大模型，彻底理解其背后的魔法。
先说 Agentic AI，它代表了一种构建软件的全新方式，利用 LLM 完成复杂任务中的部分或全部步骤。核心是 四大“Agentic”设计模式：
- Reflection：让 Agent 自我复盘、迭代改进；
- Tool Use：让 LLM 会调工具；
- Planning：把复杂任务拆成可执行子任务并动态调整；
- Multi-Agent：像公司分工一样组织多个专长 Agent 协同完成复杂工作。
这门课程不依赖任何特定框架，用纯Python代码从零开始实现每个模式。
🔗 www.deeplearning.ai
再来看 nanochat，AK佬一直以其“从零复现”的教学风格而闻名，这次发布的从零构建 LLM 训练和推理的项目也不例外。
nanochat 用大约八千行代码把训练与推理的全链路拼成闭环：
分词 → 预训练 → 中期训练 → SFT → 评测 →（可选）RL → 推理引擎 + WebUI，全都打包在一个尽量极简、可读、可 hack 的代码库里。
基本上跟着操作完成就可以链接LLM训练的所有步骤了。。你可以在云端开一台 8×H100 机器，几小时后就能和自己的小模型对话，写诗讲故事，做基础题。
项目🔗：github.com
项目Guidebook：github.com/discussions/1
AI时代，既要能驾驭它解决问题的“术”，也要能理解它运行逻辑的“道”。
等你做出第一个可用的 Agent、跑完第一份 report card，
你会发现：
AI 不再神秘，它只是你的新生产力。
5 03
“AI的输出很容易对使用者产生强大的“锚定效应”。
当AI迅速生成一个“看起来还不错”的答案或框架时，我们的思维就会被这个初始方案“锚定”，后续的思考和创造便很难再大幅偏离，从而在群体层面导致了思想的收敛。”
当AI迅速生成一个“看起来还不错”的答案或框架时，我们的思维就会被这个初始方案“锚定”，后续的思考和创造便很难再大幅偏离，从而在群体层面导致了思想的收敛。”
2 10
终于复工了，这个假期AI新闻不断，最重磅的当属OpenAI的Sora 2发布，以及OpenAI DevDay发布会的内容，关于S2模型，我玩了好几天，整了一堆活..
节后第一天，写了Sora2的各种玩法，之后几天找思路和方法的时候，刷到 Lovart的官推，发现已经接入了S2模型，塞进了我们最熟悉的工作台，并给所有用户免费用 5 天！
详细测评🔗：mp.weixin.qq.com
Lovart上边集成Seedream 4/NanoBanana 各种SOTA模型，通过Image和Video的强强联合，打通了 “顶级视觉生成 → 无缝动态演绎”的路径。这意味着，我们用 Image 精心调教出的绝美画风、光影氛围和主体角色，现在可以无缝“遗传”到 S2 Video模型生成的视频里，实现风格的高度统一。
实现路径，列了一个TodoList，这也正是 Lovart 的标准Agent能力，协同完成从创意发想、脚本规划、风格设定，到视觉产出与多模态交付。
过去，我们常常将“创造者”与漫长的技能学习曲线联系在一起，
数年的绘画训练，复杂的剪辑软件，高昂的设备成本。这道无形的墙，将无数有故事、有创意的人挡在了门外。
而现在，这堵墙正在被AI一点点消解，Lovart 做的，就是把你脑子中的创意，以极其简单的方式帮你实现。
你的每一次思考，都可能是一个精彩故事的序章。
我们即将迎来富足时代！
节后第一天，写了Sora2的各种玩法，之后几天找思路和方法的时候，刷到 Lovart的官推，发现已经接入了S2模型，塞进了我们最熟悉的工作台，并给所有用户免费用 5 天！
详细测评🔗：mp.weixin.qq.com
Lovart上边集成Seedream 4/NanoBanana 各种SOTA模型，通过Image和Video的强强联合，打通了 “顶级视觉生成 → 无缝动态演绎”的路径。这意味着，我们用 Image 精心调教出的绝美画风、光影氛围和主体角色，现在可以无缝“遗传”到 S2 Video模型生成的视频里，实现风格的高度统一。
实现路径，列了一个TodoList，这也正是 Lovart 的标准Agent能力，协同完成从创意发想、脚本规划、风格设定，到视觉产出与多模态交付。
过去，我们常常将“创造者”与漫长的技能学习曲线联系在一起，
数年的绘画训练，复杂的剪辑软件，高昂的设备成本。这道无形的墙，将无数有故事、有创意的人挡在了门外。
而现在，这堵墙正在被AI一点点消解，Lovart 做的，就是把你脑子中的创意，以极其简单的方式帮你实现。
你的每一次思考，都可能是一个精彩故事的序章。
我们即将迎来富足时代！
7 02
KISS四步复盘法，一步一景。
——
Keep，是第一声鼓点，提醒你“值得坚持”；
Improve，是第二声撞击，叫你“别怕暴露问题”；
Start，是第三声升调，推你“勇敢迈新步”；
Stop，是收束，是洒脱，是给自己“留白”。
——
——
Keep，是第一声鼓点，提醒你“值得坚持”；
Improve，是第二声撞击，叫你“别怕暴露问题”；
Start，是第三声升调，推你“勇敢迈新步”；
Stop，是收束，是洒脱，是给自己“留白”。
——
4 00
豆包Seedream4.0这波确实长脸，
在这波多图融合，组合生图和图像编辑方面表现大幅提升，主体一致性也得到极大增强。
实测了十几个日常&企业场景Case，
🔗mp.weixin.qq.com
4K超高清生图，就能在工业级应用场景做点事情了，中文效果很赞~
不过有一说一，复杂场景语义理解能力感觉还有待提升，另外就是对敏感词审核有点过于严格……🤔
在这波多图融合，组合生图和图像编辑方面表现大幅提升，主体一致性也得到极大增强。
实测了十几个日常&企业场景Case，
🔗mp.weixin.qq.com
4K超高清生图，就能在工业级应用场景做点事情了，中文效果很赞~
不过有一说一，复杂场景语义理解能力感觉还有待提升，另外就是对敏感词审核有点过于严格……🤔
0 01
最近一直在玩AI绘画，NanoBanana和Seedream4.0都耍了一下。
很多人问我选哪个，其实这个问题本身就有问题。
我们总是习惯性地想要一个标准答案，好像世界上的事情都能简单地分出个高下。
但用了几天发现，这两个模型更像是两种不同的思维方式。
详细测评🔗：mp.weixin.qq.com
NanoBanana像个很有想法的设计师，你跟它聊天，它能理解你想要什么，然后给你各种变化。做IP角色特别厉害，画一百张图都能保持同一个人的特征，一致性做的很到位。
Seedream4.0更像个技术控，画质好是真的加分项，4K分辨率不是开玩笑的，放大看细节都清晰得可怕。而且它懂中文，真的懂。你让它写"深夜食堂"四个字，它就老老实实写出来，不会给你整成奇怪的符号。
我花了很长时间测试各种场景，从手办到海报，从动物到抽象概念。慢慢发现一个有趣的现象：
我们对工具的期待，其实反映了我们对创作的理解。
有些人喜欢NanoBanana，因为它给了更多控制权。你可以不断调整，不断迭代。有些人偏爱Seedream4.0，因为它能直接给出高质量的结果，省去了很多后期处理的麻烦。
工具从来不是重点，重点是你想表达什么。
想法本身，才是最珍贵的东西。
很多人问我选哪个，其实这个问题本身就有问题。
我们总是习惯性地想要一个标准答案，好像世界上的事情都能简单地分出个高下。
但用了几天发现，这两个模型更像是两种不同的思维方式。
详细测评🔗：mp.weixin.qq.com
NanoBanana像个很有想法的设计师，你跟它聊天，它能理解你想要什么，然后给你各种变化。做IP角色特别厉害，画一百张图都能保持同一个人的特征，一致性做的很到位。
Seedream4.0更像个技术控，画质好是真的加分项，4K分辨率不是开玩笑的，放大看细节都清晰得可怕。而且它懂中文，真的懂。你让它写"深夜食堂"四个字，它就老老实实写出来，不会给你整成奇怪的符号。
我花了很长时间测试各种场景，从手办到海报，从动物到抽象概念。慢慢发现一个有趣的现象：
我们对工具的期待，其实反映了我们对创作的理解。
有些人喜欢NanoBanana，因为它给了更多控制权。你可以不断调整，不断迭代。有些人偏爱Seedream4.0，因为它能直接给出高质量的结果，省去了很多后期处理的麻烦。
工具从来不是重点，重点是你想表达什么。
想法本身，才是最珍贵的东西。
2 02
「🤖9.13，周六，北京，来面基！」
今年的PEC大会又来了，
一年的时间过去了，很多东又西发生了新的变化，
2025年，春期节间，DeepSeek横空出世，掀起了国内一波AI新浪潮，再到Manus为表代的泛智体能应用，Prompt到Context的范转式变，Cursor、Lovart等垂直领域能智体层出不穷，GPT5发布，NanoBanana多模态图像生成，国务院下人发工智能行动+的文件，等等等等。
这一年，究竟AI领域发都生了么怎样的变化？
在AGI前夜：是模吞型噬一切，还是应用为王？
面对AI，我们样这的个体又面该临怎么样选的择？
一个糊模的未来，会引来一千条豫犹的岔路；
而一个清的晰终局，本身就蕴含走着向它唯的一路径。
希望，这次一的大会，能够解答一部问分题。
很久没有社跟区的朋友们见面见了，这次LangGPT依旧负责其中个一分论坛，江树和甲木也着等跟大家一起聊聊Prompt、谈谈Agent，跟大家线面下基，共话AI。
为了提供一更个全面沿前的视角，我们邀了请来自业产界、开源社区、创业者等 AI 一线的道布者、实践来者线下共谈上文下工程和 AI 落地的验经分享。相信大也家听过、看过他们内的容。
他分们别是：@数字生命卡兹克 、@西琦AJ 、@歸藏 、@葬花达人鲁智深 、@向阳乔木 、@小七姐 、凯寓、@启师傅今天逛动物园了吗 、海旭、@景淮Maple 等AI布道者、实践者、探索者，江和树甲木，也会现在场和家大分享 AI 落地应用实和践思考。
欢大迎家扫描下二方维码报名活动~
今年的PEC大会又来了，
一年的时间过去了，很多东又西发生了新的变化，
2025年，春期节间，DeepSeek横空出世，掀起了国内一波AI新浪潮，再到Manus为表代的泛智体能应用，Prompt到Context的范转式变，Cursor、Lovart等垂直领域能智体层出不穷，GPT5发布，NanoBanana多模态图像生成，国务院下人发工智能行动+的文件，等等等等。
这一年，究竟AI领域发都生了么怎样的变化？
在AGI前夜：是模吞型噬一切，还是应用为王？
面对AI，我们样这的个体又面该临怎么样选的择？
一个糊模的未来，会引来一千条豫犹的岔路；
而一个清的晰终局，本身就蕴含走着向它唯的一路径。
希望，这次一的大会，能够解答一部问分题。
很久没有社跟区的朋友们见面见了，这次LangGPT依旧负责其中个一分论坛，江树和甲木也着等跟大家一起聊聊Prompt、谈谈Agent，跟大家线面下基，共话AI。
为了提供一更个全面沿前的视角，我们邀了请来自业产界、开源社区、创业者等 AI 一线的道布者、实践来者线下共谈上文下工程和 AI 落地的验经分享。相信大也家听过、看过他们内的容。
他分们别是：@数字生命卡兹克 、@西琦AJ 、@歸藏 、@葬花达人鲁智深 、@向阳乔木 、@小七姐 、凯寓、@启师傅今天逛动物园了吗 、海旭、@景淮Maple 等AI布道者、实践者、探索者，江和树甲木，也会现在场和家大分享 AI 落地应用实和践思考。
欢大迎家扫描下二方维码报名活动~
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