当单个大模型开始“卷”不出新花样，硅谷把目光投向“多智能体”——让一群AI像公司一样分工：产品经理写需求、架构师出方案、程序员敲代码、测试员找Bug，24小时自我迭代。实测把4个Agent关进同一频道，3晚跑出1个完整SaaS原型，成本只要15美元。本篇文章带你拆解多智能体的底层协议、通信机制与3个主流框架，外加1份可复制的“虚拟团队”Prompt模板，让你立刻把AI从“聊天框”升级成“数字员工”。ALL About AI 系列（六）：多智能体多智能体系统是指由多个智能体（Agent）协作完成复杂任务的 AI 系统。在这些系统中，不同智能体可以担当不同角色、擅长不同工具或知识领域，通过任务分解和分工协作提升问题求解能力。接下来，我们举一个现实的例子，方便大家理解。以一个数学老师智能体为例，在教学方面的核心工作分为 4 大块：备课、讲课、出题以及评卷。首先可以把每项工作都拆分为一个独立的智能体：• 备课智能体专门负责备课；• 讲课智能体根据教学进度及备课内容进行讲课；• 出题智能体根据教学内容出题；• 评卷智能体根据所出的题目进行评分。接下来我们看下他们是如何互相协作的：• 当在课堂上讲课时，讲课智能体首先要知道目前的讲课进度，之后根据备课智能体的备课内容进行讲课。• 当出试卷的时候，出题智能体首先要知道讲课智能体教学过的内容，之后根据题型和数量要求出具相应的试题。• 当评卷的时候，评卷智能体需要根据出题智能体出的题目及参考答案，对每个学生的试卷进行评阅。以上是一个简单的案例，大家可能注意到了，在一个多智能体架构中，不同智能体之间需要传递、共享信息，例如评卷智能体需要知道出题智能体出的题目及参考答案才能进行评卷，这些信息其实就是“上下文”。设计好上下文是多智能体系统高效、准确解决用户问题的核心，本篇文章就不详细展开了。两种主流的多智能体架构一种是由一个监督者智能体去分析用户输入并选择调度其他智能体：监督代理控制所有通信流程和任务委托，根据当前上下文和任务需求决定调用哪个代理，最终由Supervisor产出面向用户的答复。另一种是去中心化的多智能体协作模式：没有固定的“监督者”智能体；取而代之的是，一组对等的智能体按照需要动态交接控制权，共同推进任务（可以把它类比为一个没有明确领导者的小组，成员会根据任务需求自行决定由谁来处理当前阶段）这种协作模式在自由对话和复杂未知任务中可能有更高的灵活性与适应性。A2A协议A2A协议由谷歌提出并开源，旨在为多智能体系统提供标准化的协作框架，其核心目标是：• 标准化通信：定义统一的通信协议，打破智能体间的“语言壁垒”。• 动态协作：支持智能体动态发现、任务分配与执行。• 跨平台兼容性：基于HTTP、JSON-RPC等Web标准，兼容不同框架和系统。• 安全与扩展性：内置企业级安全机制，支持异步任务和多模态数据处理。简单来说就是适配这个协议的平台构建的智能体都可以进行相互调用，根据自己的擅长的能力相互配合结合问题。应用场景举例，你在线上点了一杯奶茶：1. 下单：你提交订单后，客服智能体收到请求。2. 任务分配：客服智能体查看“技能卡”，发现制作智能体（小红）有空，就派单给她。3. 协作：小红开始做奶茶，同时通知库存智能体（仓库管理员）：“需要加珍珠！”4. 结果反馈：奶茶做好后，配送智能体（小刚）接单送上门，全程跟踪状态。5. 出问题怎么办？：如果奶茶做错了，系统自动让小红重新做，不用你反复催。本文由人人都是产品经理作者【大波子】，微信公众号：【波仔的杂货铺】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。