构建多Agent平台的探索与愿景全记录

先抛几个核心判断。最近经常有人问起，这个平台和Dify、FastGPT这类产品到底有什么不同？确实，市面上主流的开源Agent平台，像CrewAI那一类，各有各的设计思路。我们目前在维护的开源多Agent平台，虽然表面上看起来和它们有交集，但底层逻辑完全不一样。

很多人在聊Agent的时候，容易把它等同于一个智能聊天机器人。但在我理解里，Agent的价值远不止于此——它应该是能承担具体工作任务的“工作台”，而不是一个空有对话窗口的“聊天框”。这也正是为什么要从零开始搭建一个自己的Agent平台，而不是直接拿现成的Dify或FastGPT来用。以下几点，是设计之初就定下的核心场景：

• Agent的存在是为了协助或直接承担工作，需要围绕多维度的AI助手来构建，而非单一对话形态；
• Agent之间必须能够相互交互，涉及的关键环节可以有人工审核，这样才有可能真正切入生产业务；
• 必须与现有业务场景形成闭环——从数据、工具、业务到推理，全链路贯通，业务高度定制化；
• 通过持续的积累，最终形成某个业务场景的“自动驾驶”能力，实现业务的超自动化。

这些定位，注定会和Dify、FastGPT等产品产生比较大的设计差异。虽然在某些功能模块上看起来相似，但整体思路和设计目标完全不在同一个维度上。每个产品有自己的定位和取舍，这里不做高下评判，只说差异。

差异阐述

用一句话概括我所理解的Agent：它应该是能真实嵌入工作和生活方方面面的，而不是一个纯粹的聊天盒子。当然，现阶段很多场景可能只能做到后者。你可以想象一下未来的场景——家庭里有一个管家型Agent打理一切；工作中，则是一个工作管家，根据你的状态和任务来推进事务。目前AI的能力还达不到这个水平，那就退一步：用多个Agent来协作。下面我们从上往下逐一说明，差异点在哪里。

1. 多个Agent来协助我的工作

现在市面上已经有一些现成的平台，可以让你定义多个Agent角色，然后通过ReAct或者Flow这类机制，或是一些特定场景的插件（比如Cursor）来形成自动化能力。它们确实能分担一部分工作，形成所谓的“Agent团队”。

拿写文案举例子。让一个Agent出初稿，另一个做市场分析，再来一个做代码编写——你会发现手头积累的Prompt会越来越多，但这个过程中效能提升是实打实的。熟练使用之后，不论个人还是团队，都能明显感受到生产力的跃升。可以直接通过聊天窗口调用Agent角色完成任务，再进一步把自动化流程接进来，链条就更完整了。

2. Agent之间可以交互

当Agent角色多到一定程度，问题就会浮现出来：角色之间有重复的劳动，有些地方需要协作；另一个问题是结果不够准确，需要引入人工审批和确认环节。这时候你会希望，Agent之间能够进一步交互起来，类似于Swarm提出的Handoffs机制——任务和上下文能在不同Agent之间顺畅流转。但也不能流得太随意，因为很多时候需要把任务交接到指定的角色，中间还夹杂着审批和修改需求。如果能和现有的工作流融合在一起，那就更理想了。

常见的同类产品在这一环节往往很难实现，或者实现起来很别扭，因为它们的设计初衷就不是为了解决这个问题。我们的处理思路很直接：把多个Agent拉入同一个工作频道，共享上下文，同时允许它们相互交互。这种模式下，还需要针对业务场景开发工具或API接口，给每个Agent预留对话、审批、执行三大接口，以便根据需求灵活定制。比如文案编写这个场景，可以让Agent写初稿，然后内容重写、扩写等环节，由同一Agent或者另一个Agent接力完成，整个过程高度自定义，业务结合的灵活度一下就上来了。

3. 需要感知业务环境推理执行

环境感知和执行能力，是Agent真正发挥作用的核心所在。早些年讨论“城市大脑”的时候，需要海量的感知数据和触点采集，交给模型作推理，最后生成的结果供人参考执行。城市大脑和小脑的方法论在业务场景上其实非常全面。现在有了LLM，推理能力相比传统AI模型已经有了质的飞跃，完全可以作为各个场景下的“大脑推理模块”。

顺着这个思路，如果我们给每个具体的业务场景都配上这样一个“大脑”——就像给每个行业业务场景配备一个“贾维斯”（钢铁侠的AI管家）——这个业务场景的运转方式可能会被彻底改变。实现这个推理大脑套件，参考城市大脑的设计思路做了轻量化的版本，统一称之为“工作区”：从业务的数据感知，到推理，再到工具执行，形成一个完整的套件。

这个套件是模块化的，非强耦合。大模型在这里扮演的核心角色是推理能力，协调各业务线的运转。随着像o1这类推理能力更强模型的出现，大模型的能力本身也在不断提升，未来业务场景因为AI的进化只会越来越智能。这是可以期待的。

4. 形成业务超自动化

这更像是一个愿景，但实现路径已经比较清晰。当Agent能力深度嵌入到业务场景后，它会不断地学习——如果能够与LLM DevOps体系结合，这个过程会更加有系统化。随着业务数据和推理能力的成熟，每个业务场景的自动化和智能化水平会逐渐逼近一个最优点。Agent在这个场景中的数量和角色也会稳定在一个最合理的范围，最终形成一套Agent团队来支撑业务持续运转。

到了这个阶段，基本上就达到了所谓超自动化的水平。换一个概念来描述，可能更接近人们常说的AGI——虽然这个词我个人不太喜欢，但从概念上讲，用它来解释这个场景确实很贴切。这是一个愿景，也是一个非常明确的方向。当前AI推理能力在不断增强，业务场景在不断被切入，这条路径会越来越清晰。类比汽车行业的L4级别自动驾驶发展历程，在业务场景里实现类似的自动化，成本要比造一辆自动驾驶汽车低得多，开发的路线图也更明确。这才是最让人兴奋的地方。

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