这篇写给已经会用多智能体分工协作、希望再进一步的读者。理解原理是关键：让一个 AI 同时扮演多种角色容易顾此失彼；分开后每个角色只专注于自己的职责，结果更扎实，审稿角色还能起到相互制衡的作用。

多智能体的核心价值是“分离”和“制衡”。分离让每个角色专注，制衡让错误更容易被发现。但角色越多，交接越多，出错的环节也越多。实践中，两到三个角色的简单流程往往比复杂的团队更可靠。先证明简单流程不够用，再增加角色。

技巧 1：从两到三个角色开始

从两到三个角色开始，不要一开始就设计复杂的团队。建议先在一个小任务上试用，确认效果后再推广。

技巧 2：给审核角色明确的检查清单

给审核角色明确的检查清单，比泛泛地“检查一下”有效。建议先在一个小任务上试用，确认效果后再推广。

技巧 3：每个角色使用独立的对话

每个角色使用独立的对话，避免上下文互相干扰。建议先在一个小任务上试用，确认效果后再推广。

技巧 4：记录每个角色的产出

记录每个角色的产出，出问题时可以追溯。这一条在团队协作中尤其有用。

技巧 5：评估多角色是否真的比单角色效果更好

评估多角色是否真的比单角色效果更好，不要为了复杂而复杂。做到这一点，结果的稳定性会明显提高。

一个进阶场景

举个虚构的例子：一位咨询顾问要为客户准备行业分析。他设计了三个角色：资料整理员只摘录资料要点并注明来源，分析员基于要点写分析，挑刺者以“客户 CEO”的身份提问。挑刺者问到的两个问题，他之前没有想到，补充分析后报告更有说服力。

角色之间意见冲突怎么办？ 设定由谁做最终决定，通常是你或一个专门的汇总角色。

进阶模板

下面的模板综合了以上技巧，可以按科研人员等不同场景替换内容：

多智能体编排设计：
| 角色 | 职责 | 输入 | 输出格式 | 通过标准 | 失败时 |
| 规划者 | 拆解任务 | 用户目标 | 子任务清单 | 子任务覆盖目标 | 重新拆解 |
| 执行者 | 完成子任务 | 子任务 | 结果 + 依据 | 有依据 | 重试 1 次 |
| 审核者 | 检查结果 | 结果 | 问题清单 | 无高风险问题 | 退回执行者 |
| 汇总者 | 整合输出 | 已通过的结果 | 最终文档 | — | — |
全局规则：最多循环 [N] 轮；任何对外操作前需要人工确认；记录每个角色的输入输出。

进阶使用时仍要避免

  • ✗ 全程没有人工检查。 ✓ 在最终输出前至少保留一次人工审核。
  • ✗ 角色之间无限循环。 ✓ 设定最大轮次，超过后交给人工处理。

可以组合的技能

  • 提示词链：提示词链是把一个复杂任务拆成几个依次执行的小任务，每一步用一个专门的提示词，上一步的输出作为下一步的输入。
  • 可视化智能体工作流：可视化智能体工作流是在智能体平台上，用拖拽节点的方式搭建 AI 处理流程：输入、调用模型、检索知识库、条件判断、调用工具、输出结果。

进阶之后

当多智能体分工已经用得很顺手，可以思考如何把它固化下来：写成模板、放进自定义助手，或者和反方视角结合成固定流程。进阶的终点不是写出更复杂的提示词，而是让好结果变得可重复。

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