多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）是指由多个独立的、各有专长的 AI Agent 组成的系统，它们通过通信和协调共同解决单个 Agent 难以处理的复杂任务。
为什么要多 Agent
- 专业分工：一个 Agent 不可能同时精通编程、法律、设计、数据分析
- 可靠性：多个 Agent 相互检查，「编程 Agent」写代码，「审查 Agent」找 bug
- 可扩展性：加新能力只需加新 Agent，不必重新训练整个系统
常见架构模式
- 流水线（Pipeline）：Agent A 输出 → Agent B 输入，串行处理（如：研究 → 写作 → 审校）
- 轮流转（Round-Robin）：多个 Agent 轮流发言、讨论，相互反驳和补充
- 中心化（Centralized）：一个「管家」Agent 分配任务、汇总结果
- 去中心化（Decentralized）：Agent 自主发现彼此、自由协作
典型应用
- 软件开发：架构师+ 前端+ 后端+ 测试+ 审查 多 Agent 协作开发（如 ChatDev、MetaGPT）
- 客服系统：意图识别 Agent → 知识库 Agent → 工单处理 Agent
- 金融分析：数据采集 Agent + 技术分析 Agent + 基本面 Agent + 风控 Agent
主流框架
AutoGen（Microsoft）、CrewAI、LangGraph、OpenAI Swarm。