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智能体系统是通过大语言模型（LLM）来决定应用程序控制流程的一种解决方案。然而，随着系统复杂度的提升，管理和扩展可能变得更加困难。例如，可能面临以下挑战：
  • 工具选择复杂：智能体可用的工具过多，导致无法高效选择下一步调用的工具。
  • 上下文管理困难：单个智能体无法有效处理复杂的上下文信息。
  • 需求专业化：系统中可能需要多个专业领域的能力（如规划、研究、数学等）。
为了解决这些问题，可以将应用程序拆分为多个更小、独立的智能体，并将它们组合为一个多智能体系统。这些独立智能体可以简单到仅包含一个提示词和一个 LLM 调用，也可以复杂到类似 ReAct 智能体的高级架构。 采用多智能体系统的主要优势包括：
  • 模块化：通过将功能拆分为独立智能体，可以更方便地进行开发、测试和维护，提高系统灵活性。
  • 专业化：创建专注于特定领域的专家智能体，有助于提升整体系统性能和效率。
  • 可控性：能够显式控制智能体之间的通信方式，而不依赖函数调用等隐式机制。
多智能体系统能够帮助企业应对复杂场景需求，提升系统可扩展性和专业能力，从而更好地服务于业务目标。

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多智能体架构

Set as sensitive 在多智能体系统中，可以采用多种方式来连接和协调智能体，具体架构的选择取决于业务需求和应用场景。以下是常见的多智能体架构模式：
  1. 网络型架构
    • 每个智能体可以与其他所有智能体进行通信。
    • 任何智能体均可自主决定下一步需要调用的目标智能体。
    • 适合去中心化、高灵活性需求的场景。
  2. 监督型架构
    • 每个智能体仅与一个监督智能体通信。
    • 监督智能体负责决策，确定下一步需要调用的智能体。
    • 适合需要集中管理和明确决策逻辑的场景。
  3. 层级型架构
    • 在监督型架构基础上扩展，引入多级监督智能体，形成一个监督智能体的层级体系。
    • 支持更复杂的控制流程，适合处理多层级业务逻辑或需要模块化管理的场景。
  4. 自定义多智能体工作流
    • 每个智能体只与特定的子集智能体通信。
    • 部分流程为确定性，部分智能体可以自主决定下一步调用的目标智能体。
    • 灵活性高，适合需要特定逻辑或复杂业务规则的场景。
通过选择合适的架构，可以优化多智能体系统的协调效率与执行性能，满足企业复杂业务场景的需求，同时提升系统的可扩展性和可靠性。

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数字专家系统

我们的数字专家系统采用了层级型架构，实现了一个高效、可扩展的多智能体系统架构。在这一系统中，每个数字专家自身就是一个层级型的多智能体系统。以下是我们选择层级型架构的核心原因：

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1. 适应复杂业务需求

层级型架构通过引入多级监督代理，可以有效应对复杂业务场景中的多层级逻辑需求。每一级代理专注于特定范围的任务，由更高一级的监督代理协调全局，使系统能够灵活地处理复杂的任务分解、资源分配和流程管理。

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2. 增强系统的模块化与可维护性

层级型架构将系统分为多个明确的层级，各层级功能清晰、职责分明。这种模块化设计便于系统的开发、测试和维护，同时支持快速迭代与功能扩展。

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3. 提升系统的决策效率与控制能力

通过引入监督代理和多级层次控制，系统能够在不同层级之间协调代理行为，减少不必要的通信与冗余决策。这不仅提升了决策效率，还能确保系统行为符合全局目标。

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4. 支持专业化与分工协作

在层级型架构中，每一级代理可以专注于特定领域或任务，例如某一级负责数据处理，另一层级负责业务逻辑优化。通过分工协作，系统整体性能得到显著提升，同时保证各领域的专业化处理能力。

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5. 满足企业的扩展性需求

随着业务需求的增长，层级型架构能够通过增加或调整层级代理的数量与功能，轻松实现系统的横向扩展和纵向优化，满足企业未来发展的多样化需求。 选择层级型架构是基于我们对复杂业务场景和企业需求的深入理解。通过这一架构，我们的数字专家系统不仅能够高效解决复杂问题，还能在实际应用中展现出灵活性、稳定性和强大的扩展能力，为企业创造更大的价值。