多智能体系统设计：5种编排模式解决复杂AI任务
本文探讨了多AI智能体协作中的关键问题——编排。文章指出，随着系统从单体模型向多智能体架构演进，如何设计智能体之间的通信协议、工作流程和决策机制，成为实现高效协作的核心。文章详细分析了五种主流的智能体编排模式：顺序编排、MapReduce、共识模式、分层编排和制作者-检查者模式，并分别介绍了它们的应用场景、优势与挑战。最后指出，尽管大模型如GPT-5提升了单体能力，但在复杂任务中，合理的智能体编排仍不可或缺。选择适合的编排方式，有助于在系统复杂度与实际效果之间取得平衡。
多智能体协作为什么这么难：系统频繁失败的原因分析与解决思路
在AI智能体架构设计中，单智能体与多智能体路径之争愈演愈烈。实践表明，多智能体系统虽看似强大，却因协调复杂、容错差、信息丢失等问题而表现脆弱。相比之下，具备完整上下文的单智能体在一致性、稳定性与可维护性上更具优势。本文深入分析多智能体系统的失败案例与技术局限，提出优先发展高性能单智能体、聚焦上下文工程的实践路径，为AI系统设计提供清晰方向。