多智能体分工协作看起来简单，但写法上的小偏差会明显影响结果。先回顾一下：多智能体分工是把一个复杂任务拆给多个各有专长的 AI 角色，例如“研究员”负责收集资料、“写手”负责起草、“审稿人”负责挑错，彼此传递结果，协同完成任务。下面逐个拆解 5 个最常见的错误。

错误 1：角色职责重叠

表现：角色职责重叠。这是最常见也最容易忽略的情况。

修正：每个角色的职责清楚分开，否则相互传递时会重复工作。

错误 2：没有定义交接格式

表现：没有定义交接格式。这是最常见也最容易忽略的情况。

修正：规定每个角色的输出格式，下一个角色才能正确接手。

错误 3：让审稿人直接改写

表现：让审稿人直接改写。很多人第一次使用时都会这样写。

修正：审稿人只列问题，由写手修改，职责更清楚。

错误 4：角色之间无限循环

表现：角色之间无限循环。看似省事，实际会让后续修改更费劲。

修正：设定最大轮次，超过后交给人工处理。

错误 5：全程没有人工检查

表现：全程没有人工检查。看似省事，实际会让后续修改更费劲。

修正：在最终输出前至少保留一次人工审核。

这些错误的共同根源

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。

顺带回答一个常见疑问——成本会不会很高？多个角色意味着多次调用，成本会增加，需要评估是否值得。

修正后的标准写法

把上面的修正综合起来，以医生的场景为例，一个更可靠的写法是：

我们用三个角色完成一份关于“慢病患者的居家管理宣教”的患者宣教材料：
【研究员】根据我提供的资料，列出 8 条关键事实，每条注明出处；不加入观点。
【写手】只使用研究员列出的事实，写一份给科室主任的 500 字初稿。
【审稿人】检查初稿：是否有事实没有依据、是否遗漏重要事实、是否有科室主任看不懂的地方；列出问题，不直接改写。
请先以【研究员】身份开始，完成后停下，等我确认再进入下一个角色。
资料：[粘贴]

如果你是医生，还要额外注意一点：用 AI 把专业内容改写成患者能看懂的语言，再由你审核医学准确性。

最后一个建议

记录每个角色的产出，出问题时可以追溯。记住多智能体分工的原理——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——遇到新情况时就能自己判断怎么写。

一个简单的自查方法

把你的提示词发给一位不了解背景的同事看，如果对方需要追问才能动手，AI 多半也会理解偏差。把同事会问的问题提前写进提示词，效果往往立刻改善。

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