Anthropic 公开多智能体系统研发细节
现在人工智能发展得特别快，大语言模型（LLM）已经成了我们处理信息、解决难题的好帮手。不过呢，要是碰到那种需要翻阅海量资料、探索新领域的大项目，单靠一个大语言模型就显得有点力不从心了。为了克服这个短板，Anthropic 的那些工程师们费了好大劲儿，设计出了一套很厉害的多智能体研究系统，还把它集成到了 Claude 的“研究”功能里。
最近，Anthropic 把这套系统的研发过程给详细地公开了，让我们终于能一窥高效又靠谱的智能体系统是怎么打造出来的。这里面包含的设计思路、核心理念，还有他们用到的技术智慧，都特别值得琢磨和学习。
多智能体协作的优势与挑战
在咱们深入了解 Anthropic 的多智能体研究系统之前啊，得先搞清楚研究工作的特点，还有单个大语言模型在做这些事情时会遇到啥问题。其实呢，研究工作本身是挺开放、挺灵活的，你没法提前把所有步骤都规划好，因为过程中可能会有新的发现，得随时调整方向才行。这事儿正好就对了 AI 智能体的胃口，它可以根据环境的变化自己做决定、灵活操作嘛。不过呢，单个智能体在处理复杂任务的时候，特别是那些需要“广搜”的任务（就是得一个一个去查），因为它是按顺序来的，效率上就不太理想。比如说，你想从网上找一堆跟某个主题相关的资料，单个智能体就得挨个儿去查各种信息源，费时间不说，还容易漏掉重要的东西。
多智能体系统：让信息“压缩”更有价值
多智能体系统的出现，给解决这些问题提供了一个全新的思路。这个系统的核心想法其实很简单——“压缩”。就是从海量的信息里快速找到那些真正有价值的东西。在这个系统里，有几个“小助手”（子智能体），就像一群专业技能很强的人一起合作。每个小助手都有自己独立的工作范围，可以同时处理不同的事情。
这种方式有很多好处。首先呢，它避免了那种一条道走到黑的问题，不像以前只有一个大脑去想，可能会漏掉一些重要的东西。其次，每个小助手都干自己最擅长的事，用最适合自己的方法去做事。比如要是我们在研究一种新的材料，有的小助手就专门翻学术论文，找最新的研究成果；有的小助手就在专利库里找有没有相关的技术专利；还有的小助手就从新闻里看市场上对这种材料的需求或者实际应用情况啥的。这样分工明确，效率自然就高啦！
多智能体系统的优势与挑战
用这种并行压缩加分工合作的方式，多智能体系统在性能上真的有了很大的进步。Anthropic 内部的数据也证明了这一点：像“找出标普 500 信息技术板块所有公司的董事会成员”这种需要分解任务的复杂问题，如果用一个主智能体是 Claude Opus 4，子智能体是 Claude Sonnet 4 的多智能体系统来处理，它的表现比单独用一个 Claude Opus 4 智能体要好 90.2%。这数据就说明了多智能体系统在处理复杂任务时真的很厉害。
不过呢，这个强大的性能也不是白来的。多智能体系统在跑的时候特别费 "token"。数据显示，智能体之间的交互会让 token 消耗变成普通聊天的 4 倍，要是搞成多智能体系统的话，直接飙到 15 倍！这就意味着你得花更多的计算资源和钱去支持它。所以啊，这种系统最适合用在那些能靠它超强的表现创造出更大价值的地方，比如大企业的战略分析、前沿的科学研究之类的。在这种情况下，多智能体系统带来的效率和准确性就能让工作的成果更有质量、更有价值，这样也就抵消了它消耗资源的成本。
Anthropic的“指挥家-演奏家”模式
Anthropic 的研究系统用了一种很经典的“指挥家-演奏家”模式，就是一个人负责指挥，其他人负责干活的那种。这种方式让整个系统跑起来特别高效。当用户提出一个复杂的问题时，系统会先创建一个主智能体，就像交响乐队里的指挥一样，要干很多重要的活儿。
这个主智能体首先要搞清楚用户的意图，然后开始规划怎么解决问题。它靠的是强大的语义理解能力，能把问题分析得特别透彻，然后制定出一套完整的行动计划。接下来，它会把大问题拆分成几个小任务，给每个小任务都安排一个专门的“子智能体”，就像指挥家给乐队成员分派任务一样。
在这些子智能体干活的时候，主智能体会一直盯着它们的进度，收集它们的反馈信息，最后再用自己的综合分析能力把这些零散的信息整理成一份完整又准确的最终答案，交给用户。
智能体协作与信息管理
子智能体就像是演奏家一样，它们是并行工作的单元。接到主智能体的指令后，这些子智能体会发挥自己的专业技能，自己独立完成搜索、评估信息之类的工作。比如说，要是咱们正在做市场调研，那子智能体就会利用网络搜索或者数据分析工具，去搜集市场的各种数据，比如竞争对手的情况啥的，然后把这些重要信息整理好再反馈给主智能体。
要是遇到特别长的任务，比如超过了模型能记住的内容范围（像20万段文字那么长），系统就会引入外部记忆机制。这个机制就像是个超级大的知识库，可以一直保存重要的研究计划、关键数据啥的，这样就不会丢掉上下文内容了。所以当智能体处理那些复杂的、时间跨度大的任务时，就能随时调用以前存进去的信息，工作起来就更顺畅，也更准确了。
等到生成最终报告之后，就会有一个专门负责引用的智能体出场啦。它的主要任务就是仔细检查报告里的每一句话，看看是不是有可靠的来源支持。它会把报告里的内容和最初的资料一一核对，确保每一条信息都能找到靠谱的出处，就像认真做学术研究的人给论文里的每个观点都标明了准确的参考文献一样。这样就能保证咱们的研究成果既可信又有权威性啦。
构建多智能体系统的两大原则
整个流程其实不是一条直线，而是个不断变化、反复循环的过程。主智能体就像个老练的指挥官，能根据子智能体反馈的结果灵活调整研究方向。要是发现某些信息不够全面，主智能体马上就能生成更多子智能体去深入研究或者补漏，一直做到信息足够了才结束，确保研究的质量。
要让一群智能体一起干活，比管理一个智能体难多了。Anthropic 在设计提示和评估系统上积累了很多实际经验，还总结出了一些关键的原则。其中有两个特别重要的原则：一是提示工程，二是系统评估。
先说提示工程吧。这就好比你要像智能体那样去思考问题。工程师得仔细模拟智能体的工作流程，认真观察它的行为，搞清楚它脑子里是怎么想的。这样就能很快发现智能体在做任务时可能遇到的问题，比如找东西找得太多太杂浪费资源，或者选错工具耽误事儿。然后针对这些问题想办法优化。比如说，要是发现智能体在做某种任务时总是挑错搜索工具，工程师就可以调整提示的内容，让智能体知道该用哪个工具，这样任务就能做得更快更好。
给子智能体下命令的正确姿势
哎，跟你说啊，“指挥家”在带团队的时候，怎么给子智能体下命令特别重要！这就好比你让一个人去干活，话说得模模糊糊的，那他肯定干不好。比如有个数据分析的任务，如果你就随口跟子智能体说：“你帮我分析一下市场数据呗。”结果呢？它可能一头雾水，不知道你是想看销量涨跌，还是想研究客户喜好，也不知道用什么格式做报告，最后搞半天也没个结果。
但要是你把话说明白了，比如说：“兄弟，你得看看过去一年里市场销售数据的变化，按每个月的趋势来画个图，柱状图和折线图都行，还得标出哪几个月卖得多或者少，再简单写写为啥会有这种变化。”这样子，子智能体就清楚了：哦，我得找去年的数据，分好月份，做个图，还得总结原因。这样一来，效率立马就上去了！
所以啊，给子智能体下命令的时候，一定要说清楚目标、格式、用啥工具，还有边界在哪。不然的话，它要么来回折腾，要么干脆啥也干不出来，多浪费时间啊！
让主智能体聪明分配资源
这个嘛，说白了就是得根据任务的难易程度来分配资源。咱们得在提示里给主智能体加点“小心思”，让它明白该怎么玩儿。比如说，碰到简单的事儿，像查个城市的总人口啥的，主智能体就别兴师动众了，派几个小助手，用个普通的搜索引擎就够了。要是碰上复杂的事儿，像分析市场竞争情况这种，那可就得动真格的了——主智能体得多派几类小助手，还得调用市场调查数据库、数据分析软件这些高级货。
话说回来，工具这东西对智能体来说太重要了，就像厨师离不开菜刀一样。工具的设计不能含糊，接口和说明得清清楚楚的，最好还能给点小建议，比如优先用专用工具啦，先广撒网再深挖细节之类的。这样智能体就不会乱套，知道怎么挑最合适的工具干活儿。比如做学术研究的时候，给它配个专门找论文的工具，然后告诉它先用关键词搜一搜，找到一堆可能有用的，再看摘要和引用情况，挑出真正靠谱的。这么一来，效率蹭蹭往上涨！
让AI自己优化工具描述提高效率
Anthropic 这家公司呢，在实际操作里头摸索出了这么个挺创新的原则，就是让智能体自己去改进自己。Claude 4 这个模型啊，本身就特别能学东西，那 Anthropic 就好好利用了这个特点，搞了个“工具测试智能体”。
这个智能体呢，要是发现某个工具的描述有问题，用起来老出错或者效率不高，它自己就能找到问题在哪，然后重新写工具的描述，这样下次再碰到类似的情况就不会出错了。这招一用啊，直接让智能体干起活来快多了，任务完成的时间一下子缩短了 40%。
比如说有个图像识别的任务吧，如果智能体发现图像识别工具的描述里对某些特殊图片格式怎么识别说得不太清楚，结果识别出来的准确率就低，那这个“工具测试智能体”就会根据实际情况，把工具的描述重新改一下，加上更详细的识别方法。这样一来，后面再做图像识别的时候，准确率和效率都能提高不少。
让AI像人类专家那样思考
咱们可以这么说：让智能体学着像人类专家那样工作，得先“撒大网”，再“钻深洞”。遇到复杂的问题时，智能体得先用宽泛的方式去查资料，把整个问题的情况摸清楚，看看都有哪些信息可用，大致搞明白问题是在哪个领域、有多大范围。等有了个大概印象之后，就慢慢聚焦到重要的点上，开始深入研究。
比如说，要是智能体要研究新能源汽车的发展趋势，那它得先撒开网，查查全球新能源车市场的总规模是多大，有哪些主要的厂家，现在的技术发展到了啥水平之类的大方向。等搞清楚这些之后，再集中火力，深入研究电池技术到底怎么创新，还有政策法规对这个行业有啥影响之类的重点问题。
主智能体与子智能体的思考艺术
让咱们用大白话说说这个事儿。
咱们知道，不管是主智能体还是子智能体，它们都有“思考”的能力。这就好比我们人类在做事情的时候，总得先想清楚再动手一样。主智能体就像是团队里的领导，它负责想清楚整个项目的方向和计划。比如在制定项目计划的时候，它会琢磨每个任务该怎么安排才合理，资源怎么分才够用。它还得评估子智能体的工作成果，看看是不是达到了预期的效果，然后根据这些情况来分配后续的任务。
而子智能体呢，就像是执行具体工作的成员。比如在做完市场调研之后，它也会“思考”一下自己收集的数据准不准确，有没有遗漏，能不能帮上主智能体的大忙。如果发现有问题，它就会考虑要不要再去调研一下，补点东西。
这就有点像我们自己在解决一个问题的时候，总会停下来想一想：“我刚才做的对不对？接下来该怎么做？”通过这样的“思考”过程，智能体们就能更好地完成任务啦。比如说，在一个项目策划的任务里，主智能体在制定计划的时候，会认真想想各个任务之间有没有逻辑问题，资源分配合不合理；而子智能体在做完市场调研之后，也会认真评估一下数据的质量，看看是不是符合要求，如果觉得还不够好，就可能会建议再补充一些调研内容。这样一步步地思考和调整，事情才能做得更好嘛！
高效多智能体系统的并行化与评估方法
Anthropic 的多智能体系统里，这个并行化加速的效果特别明显。系统设计了两层并行化：主智能体能同时启动好几个子智能体，让它们分头行动，干不同的活儿；而每个子智能体呢，又能同时调用多个工具，加快信息收集和处理的速度。这样一来，复杂的任务以前可能得花好几小时，现在几分钟就能搞定。比如做大数据分析的时候，主智能体可以同时启动几个子智能体，分别负责不同角度的数据分析；每个子智能体在干活的时候，还能同时用上数据清洗、统计分析、数据可视化这些工具，效率蹭蹭往上涨。
说到评估嘛，Anthropic 也摸索出了一套很实用的方法。一开始开发的时候，不需要等那个超全超完美的大测试集，只要搞个小一点但很有代表性的测试集（大概 20 条查询），就能帮开发者找到大问题，看看改进有没有效果。这样开发起来更快，有问题也能及时发现、及时解决。比如说开发新功能的时候，拿这 20 条有代表性的查询试试，可能就会发现智能体在某些问题上的回答不那么准。开发者就可以赶紧调整算法或者修改提示内容，再试一次，反复优化，直到满意为止。
用AI当“裁判”评估文本质量
用大白话说就是，我们可以用人工智能（LLM）当“裁判”，来快速评估一些自由格式的文本，比如智能体生成的报告或者分析文章之类的。这些内容通常很难用固定的程序去评判好坏，但 LLM 可以按照事先定好的标准，像检查内容是不是准确、引用的东西靠不靠谱、信息全不全面、来源是不是权威等等，给这些文本打分。
比如说，要是有个智能体写了篇关于科技行业发展趋势的报告，LLM 就能很快看完这份报告，看看它里面说的事情对不对、提到的数据来源靠不靠谱、有没有漏掉重要的信息，还能判断报告里引用的内容是不是来自可信的地方，最后给个分数。这样，开发人员就能知道这个智能体干得怎么样了。
人工评估：智能体系统的“调优器”
虽然自动化评估能快速处理一堆数据，但它还是没法完全替代人工评估。人工测试员靠的是他们敏锐的观察力和丰富的经验，能发现自动化评估发现不了的小问题。比如，早期版本的智能体在筛选信息的时候，可能会更喜欢那些做搜索引擎优化的内容网站，而忽略了学术PDF这种高质量的信息来源，甚至会漏掉一些系统性的故障。人工评估就能马上发现问题，并给出详细的反馈，让智能体系统变得更好、更靠谱。比如说，人工测试员在检查智能体生成的医学报告时，可能会发现智能体对某些医学术语理解错了，或者引用文献的时候出了差错。这些问题自动化评估可能搞不定，但人工评估能一眼看出来，这样就能帮着智能体系统一步步改进啦。
让智能体系统具备恢复能力
把一个复杂的智能体系统放到实际环境中去用，会遇到一些传统软件开发里很少见的麻烦事。智能体在干活的时候是长时间运行并且带着状态的，这就意味着哪怕是一个小问题，也可能在后面越搞越大，最后整得整个任务完蛋。所以呢，这个系统得能从出问题的地方接着干（也就是恢复），而不是出了状况就从零开始。
打个比方吧，比如说有个连续跑好几天的大数据分析任务，要是智能体跑到第二天的时候，因为临时网络故障丢了一部分数据，那要是系统有恢复能力的话，就可以根据之前存下来的任务状态和已经处理过的一部分结果，再去把丢掉的数据找回来，接着完成剩下的分析工作，根本不用从头再来一遍。这样子一来，系统的稳定性、可靠性就提高了不少。
智能体行为的可追溯解决方案
智能体的不确定性让复现和调试变得特别头疼。毕竟，智能体在不同环境下或者面对不同输入时，表现可能都不一样。一旦出了问题，想精准重现当时的场景都难，更别提找到问题的根本原因了。为了解决这个麻烦事，Anthropic 引入了一个高级的生产追踪（Tracing）机制。这个机制主要是盯着智能体的决策模式和它和其他东西的互动，而不是盯着具体的聊天内容。这样既能保护用户的隐私，又能帮开发者搞清楚智能体到底是怎么工作的，从而找到问题的源头。
比如，要是智能体在做某件事的时候做出了错误的决定，通过这个生产追踪机制，开发者就能看到它当时是怎么想的、跟谁互动过、做了哪些操作之类的。然后就能分析出为什么会出错，比如是因为提示信息给错了，还是调用了不该调用的工具。最后根据这些分析，有针对性地去优化和改进智能体。
智能体 Rainbow 部署平滑升级
在部署协调这块儿啊，因为智能体是一直在跑的，所以不能像普通的那种直接停掉老版本、启动新版本的方式。Anthropic 它用的是“彩虹部署”的方法，就是新版本和老版本同时开着呢，然后把用户的流量一点一点从老版本慢慢挪到新版本上去。
在这个过程中啊，开发人员就能特别清楚地看到新版本在真实环境里到底表现咋样，要是发现有什么不兼容的地方啦，或者性能上卡壳的问题，都能赶紧处理好，这样就能保证整个切换过程平平稳稳的，不让用户觉得有啥问题。
比如说，你想升级智能体里的某个核心算法版本，那就可以先用彩虹部署的方法，先让一小撮用户的流量去试试新版本，看看它在处理请求的时候，比如响应速度快不快、算得准不准之类的。如果都正常的话，就一点点加大新版本的流量比例，最后才把所有用户的流量都转到新版本上去，这样就比较稳妥了。
改进多智能体系统的执行模式
现在 Anthropic 的多智能体系统用的是同步执行模式，虽然让协调变得简单了，但也有个大问题——性能不够好。在这种模式里，主智能体得等所有子智能体干完活儿才能接着往下走，这就拖慢了整个系统的速度。
为了改善这个情况，以后的方向是要改成异步执行模式。虽然改成异步会让系统的设计和开发变得更复杂一些，但要是能做成功的话，对性能提升可就太大了。比如说，在异步模式下，主智能体启动子智能体之后，不用等着它们干完活儿，可以直接去处理别的事情。等子智能体干完活儿了，自己会主动告诉主智能体结果。这样就能更好地利用资源，让系统同时处理更多的事，还能更快地搞定复杂的任务。
不过呢，要建一个能用在实际生产环境里的多智能体研究系统，真的是个超级大的挑战。从最开始画设计图、做个简单的模型，到最后变成一个靠谱的产品，每一步都不容易，到处都是难题。
多智能体系统的挑战与未来
这事儿可不简单，光是工程设计就得特别细致，系统怎么搭、模块怎么分、智能体之间怎么配合，都得好好规划。还得做全面测试，用各种方法和数据去查漏补缺，把系统里可能出问题的地方都找出来、修好。另外，提示词的设计和工具的优化也很关键，能让智能体更好地发挥作用，让整个系统跑得更快、更稳。当然，团队间的合作也少不了，算法组、开发组、测试组、产品经理组，大家得一起商量、一起干活，项目才能顺利往前推。
Anthropic 在这方面的研究和实践，给咱们人工智能领域带来了不少启发，也给未来的智能体发展指了个路。随着技术越来越成熟，多智能体系统以后会在更多地方派上用场，帮我们解决复杂问题、推动科研创新啥的，肯定能干出不少大事儿！
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