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项目组：单智能体 vs 多智能体

面向企业级的通用智能体平台，支持单智能体与多智能体协作的混合式任务编排

XpertAI 项目是什么？​

XpertAI 项目是一个面向企业可定制的通用智能体项目空间，通过项目将多个能力单元统一编排在一起，包括：

  • 📎 附件（数据/文件输入）
  • 🛠 自定义工具（API、脚本、浏览器等）
  • 📚 知识库（结构化/非结构化知识）
  • 👤 数字专家智能体（分工明确的技能型智能体）

项目背后的通用智能体拥有任务决策能力（探索模式或规划模式），可在复杂目标下动态调用以上资源，自主或协同完成任务。

从争议中看见实践之道​

背景引入：多智能体的两种主流观点​

近期两篇引发热议的文章，体现了当前业界对多智能体系统应用的两种主流观点：

  • Anthropic 的《How we built our multi-agent research system》：强调在“低依赖、可并行”的任务中，多智能体系统能显著提升效率。以多个 Agents 并行工作的方式，展示了多智能体在复杂研究任务中的实践与收益。

  • Cognition（AI程序员 Devin 母公司）的《Don’t Build Multi-Agents》：则指出在高度耦合、上下文共享强的场景（如 AI 编程），多智能体反而会引发协作与上下文管理困难，主张保持单一 Agent 的上下文一致性更为实际。

看似观点相左，实则是在不同任务背景下的理性选择。这两种模式均主要围绕“解决单一任务”的方式展开。但如果站在企业级平台的视角思考，一个更重要的维度浮现出来——智能体的可复用性。

在 XpertAI 中，我们不仅支持这两种架构模式，更关注智能体如何作为企业知识资产复用和沉淀。每个项目都可以根据实际任务特性灵活选择对应模式（通过新建不同的项目），并将智能体配置为可复用的“数字专家”，形成跨项目、多流程的智能能力组件。

两种模式解析：多智能体 vs 单智能体​

模式一：多智能体协作（适合并行型任务）​

引入多个分工明确的“数字专家智能体”，通用智能体负责调度与指挥。

📌 适用场景：

  • 市场调研、竞品对比、批量审计
  • 多文档信息整合、大规模知识检索
  • 子任务间依赖弱，可并发运行

✅ 设计原则：

  • 主Agent（如通用智能体）负责拆解任务、协调流程
  • 子Agent各自执行明确子任务，保持上下文独立
  • 使用结构化输出，主Agent汇总整合结果

⚙️ 配置方式：

  • 在项目中配置多个“数字专家”类型Agent（如：网页检索专家、摘要专家、对比专家）
  • 明确为每个子任务指定目标和格式，引导Agent生成稳定结构输出
  • 主Agent设置合适的控制Prompt，引导协同整合

⚠️ 风险点：

  • 子Agent间无法共享上下文，适用范围受限
  • 若任务存在依赖性，需主Agent主动协调和整合上下文

🔎 实践示例： “请为我分析10家能源企业的战略布局、营收构成和发展方向。” → 主Agent拆分任务 → 子Agent并行完成每家企业的调研 → 主Agent整合生成结构化报告。

多个专家之间的协作由通用智能体统一协调，不需要人为介入。

参考模版 深度研究项目组（多智能体）

模式二：单智能体推进（适合串行型任务）​

所有资源统一给到通用智能体，由它自主规划任务策略、调用资源完成目标。

📌 适用场景：

  • AI 编程、脚本生成、财务报表编写
  • 合同起草、法务审核、流程规则制定
  • 任务链条长、上下文耦合强

✅ 设计原则：

  • 保持上下文完整传递，避免上下文割裂
  • 分步骤推进任务，控制token压力
  • 可通过“摘要机制”在用户反馈中维护信息连续性

⚙️ 配置方式：

  • 使用一个通用智能体，结合工具集（如代码执行器、文档分析器）完成复杂任务
  • Prompt中控制任务步骤，引导 agent 逐步推进，如“请先解释再给出代码”
  • 引入中间交互，便于纠错和修正思路

⚠️ 风险点：

  • 无并发能力，长任务执行时间较长
  • 容易出现 token 溢出问题，需结合摘要、分步等策略处理

🔎 实践示例： “请为我生成一个Python脚本，完成销售数据分析并输出趋势图。” → agent 提示解释分析逻辑 → 编写代码 → 用户确认逻辑 → 生成最终脚本 → 渲染图表

你不需要编排流程，也无需告诉智能体要用哪个工具，它能自主判断并完成全过程。

参考模版 深度研究项目组（单智能体）

如何选择模式：用任务特性和复用价值来决策​

特性多智能体模式单智能体模式
并行能力强，适合任务拆分弱，适合串行闭环任务
上下文共享无，需主agent协调有，完整上下文
可控性中，需精心设计Prompt结构高，流程连贯可追踪
适用任务多源信息整合、调研类编程、写作、审核类
智能体复用性高，专家型组件可拆可组中，适合专属流程
风险控制上下文割裂、结果不一致token压力、效率问题

在 XpertAI 中，这两种模式可针对不同任务特性通过新建不同的项目灵活选用。例如，对于信息整合类任务，你可以新建一个采用多agent并行架构的项目； 而针对上下文高度耦合的任务，则可新建采用单agent串行推进的项目。更重要的是，每个智能体都可以配置为具备清晰角色与接口的数字专家，在其他项目中快速复用或替换，构建企业专属的“智能能力专家库”。

如何配置一个项目​

第一步：创建项目​

点击“对话”首页左上角 “New Project” 创建一个新项目，并为其命名。

第二步：添加资源​

进入项目后，在「工具」页签中：

✅ 添加工具（例如）​

  • bash 命令工具：让智能体能操作命令行
  • 浏览器工具：允许联网搜索
  • 自研 API 工具：用于业务系统集成

✅ 添加附件​

上传表格、合同、图纸等，让智能体能够访问原始数据。

✅ 添加知识库​

引入公司手册、行业标准、过往案例作为上下文增强材料。

✅ 添加数字专家​

点击页面顶部「引入专家」，选择系统内已有的专家（或自定义创建）。

第三步：对话项目组​

切换到「探索模式」后直接发起指令，智能体将根据目标自动调用资源。你也可以切换至「规划模式」，让智能体先编排任务步骤在以此执行。

实战案例一览​

应用场景模式涉及能力
月度销售复盘报告单智能体文件工具、知识库、图表工具
招聘岗位JD撰写多智能体职位专家、语言优化专家、招聘规范知识
预算预测分析单智能体财务Excel表、预算规则库、预测模型工具
产品竞品分析多智能体搜索专家、摘要专家、可视化专家

与其他产品的对比优势​

特性XpertAI扣子空间ManusAISunaAI
多智能体编排✅ 支持专家间协作❌部分支持❌
自定义工具接入✅ 任意扩展✅❌❌
企业知识集成✅ 全支持✅✅❌
文件理解能力✅ 强一般强中
使用门槛低高中中

总结​

多智能体不是银弹，单智能体也并非过时。真正的能力，在于你能否根据任务特性合理选型，并组织好系统结构。

XpertAI 提供了这两种设计模式的基础能力，更赋予智能体“企业级复用价值”。你只需理解它们各自的边界和适用条件，就可以在项目中构建出更灵活、更可靠、更可积累的智能体系统。

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