多Agent协同适合做什么,结果要怎么检查?

适合'活大但能拆'的任务:查一批资料、写长内容、理一堆材料——拆成几份分头做,再拼起来。结果检查三步:拆出去的任务每样单独过、拼起来的整体再通读一遍、关键数字对着原始来源过。

适合的任务长一个样——'大而能拆'。资料类——查二十个来源各说什么:拆成'每个来源一段小结',各自做完拼起来;写作类——长报告、系列文案:拆成提纲、各章节、收尾润色,流水线走;整理类——一堆杂材料归档:按类型分给几个'分拣员'各管一类。能拆的标准:任务能切成互相不太依赖的小块——切开后各做各的,最后拼得回去。

不适合的也认得出——'小块之间咬得紧'的。需要全局一致判断的(整篇的调性、前后逻辑的呼应),拆开做各段都好、拼起来打架;需要单一判断责任的(结论只有一个、错一步全错),多Agent分头走反而说不清谁错了;几分钟的小任务——拆分和拼装的开销比任务本身还大,不如单问一次。多Agent是重活工具,小活用它等于杀鸡用牛刀。

结果的检查分三层。单件层——每个Agent交上来的东西先单独看:该做的做了没、格式对不对、有没有跑偏(答非所问的成品拼进去就是窟窿);拼装层——整体通读一遍:各段之间顺不顺、有没有重复(两个Agent干了同一件事)、有没有漏(拆出去的某块没人接);来源层——关键的事实和数字,回到原始来源对:Agent转手多的环节,数字错传的概率随环节涨。三层过完,多Agent的产出才敢用。

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多Agent和多轮问一个AI,什么时候用哪个?

看任务拆不拆得开。一个问题问深——多轮问一个就行,上下文连贯,越问越准;一批同类的小活(十个来源各写小结、二十张图各配说明)——多Agent合算,各干各的互不干扰。判断的土办法:这活如果雇人,你会雇一个连着干还是雇几个分着干?分着干合算的,就多Agent;要连贯思路的,就多轮单聊。

怎么知道哪个Agent掉链子了?

按件过一遍就看得见。多Agent最容易出的问题不是'都做错了',是'有一块没做或做岔了'——拼装时才发现缺一块。防法:拆任务时就登记清单(谁领了哪块),交活时按清单点——缺的漏的一眼看出;单件检查时看'答的是不是交给它的那道题'——跑偏的成品常是理解错了任务。登记加点件,两个动作把掉链子的找出来。

结果拼起来风格不统一怎么办?

加一道'统稿'环节。各Agent各写各的,拼起来文风参差是常态——字数长短不齐、称呼前后不一、详略各随各的。收尾时让一个Agent专职统稿:通读拼接稿,把统一说法的活交给它——改称呼、匀详略、调语气。人再通读一遍确认没改走样。这套'分头写加专人统'的流程,出版社用了几十年,Agent照搬照样有效。