Anthropic工程团队的文章分享了他们如何构建多智能体研究系-20250614222030

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2. 优势：在处理开放式问题时，多智能体系统的不可预测性使其特别适用于研究任务。它提供了更多的灵活性，允许模型根据中间发现自主决定追求哪些方向。此外，子智能体通过并行操作，可以同时探索问题的不同方面，然后将最重要的信息压缩汇总给主研究智能体，这种方法对于信息压缩尤其有效。

3. 挑战与结构：多智能体系统引入了智能体协调、评估和可靠性的新挑战。研究系统采用了一个多智能体架构，其中主智能体负责协调整个过程，同时委托给专门的子智能体并行操作。研究发现，比起单一智能体系统，多智能体系统在处理宽度优先查询时表现尤为出色，如对信息技术领域S&P 500公司董事会成员的查询，多智能体系统通过分解任务给子智能体，比单一智能体系统快了90.2%。

4. 研究智能体的提示工程和评估：在多智能体系统中，提示工程是改善智能体行为的主要手段。有效的提示依赖于对智能体的准确心理模型，我们通过模拟实验发现失败模式，并据此调整提示。此外，我们采用了LLM作为评估工具，以及手动测试来发现自动化评估可能遗漏的边缘情况。我们还发现，多智能体系统在生产中的可靠性和工程挑战需要细致的工程、全面的测试、周到的提示和工具设计以及紧密的团队协作。

总结来说，虽然多智能体系统构建充满挑战，但它们在处理开放式研究任务时显示出了巨大价值。

访问：www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system

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