# 多智能体应用技巧
单智能体能够应对大多数独立任务，但当业务场景涉及多个子流程、需要根据用户意图动态分流至不同专业处理逻辑时，单智能体面临的工程困境日渐凸显：提示词随业务迭代越写越长，工具挂载越堆越多，任何一处改动都可能引起连锁性的决策退化，且整体难以独立维护和精准调测。
为解决这一问题，AgentArts提供了多智能体应用。其核心思路是引入一个中央控制器（多Agent控制器），专职负责对用户输入进行意图识别与路由分发，将请求准确交给最匹配的子智能体处理，各子智能体之间相互独立、可单独调测。
在此架构基础上，平台支持三种递进增强的执行范式和一种可叠加的贯穿机制，覆盖从简单意图路由到复杂生命周期管控、多层嵌套分类的全场景需求。
**单智能体与多智能体选型**
在决定使用多智能体架构前，首先需要判断业务场景是否真正需要它。以下选型对比可帮助快速决策：
表1单智能体与多智能体选型 
| 对比维度    | 单智能体            | 多智能体                 |
|:---|:---|:---|
| 适用任务复杂度 | 简单、单一任务         | 复杂、多步骤、多分支任务         |
| 核心机制    | 模型自主规划，调用工具完成任务 | 中央控制器识别意图，调度子智能体协同完成 |
| 工具使用    | 插件、工作流、知识库、MCP等 | 多个单智能体/工作流，按用户意图路由分发 |
| 调测复杂度   | 较低，提示词集中管理      | 较高，需分别调测各子智能体及路由逻辑   |
| 维护成本    | 较低，但改动影响范围大     | 较高，但各子智能体可独立维护       |
| 组织层级    | 单层              | 最多3层嵌套               |
   
如果任务逻辑简单、工具调用类型单一，优先使用单智能体。当业务需要按意图分发至多个专业处理流程，或需要多步骤协同完成时，再引入多智能体架构。
**多智能体意图识别模式**
AgentArts的多智能体提供三种意图识别模式，可根据业务复杂度和准确率要求灵活选择：
表2多智能体意图识别模式 
| 模式      | 原理                                         | 适用场景                       |
|:---|:---|:---|
| 大模型识别模式 | 由控制器模型直接对用户输入进行意图理解并分类                     | 意图数量少（10个以内）、边界清晰的场景，配置最简单 |
| 高精识别模式  | 预先创建意图包，预设多类意图场景，系统结合配置大幅提升识别准确率           | 意图数量多、容易混淆、对准确率要求高的场景      |
| 工作流识别模式 | 开发者自行编排专用于意图识别的工作流，可在工作流中引入知识库检索、规则判断等复杂逻辑 | 需要兼顾准确率和性能、或有特殊识别逻辑的场景     |
   
图1多Agent控制器   
![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-agentarts/zh-cn_image_0000002717549639.png "点击放大")
多Agent控制器支持以下几种执行范式和一种贯穿机制：
表3多智能体执行范式 
| 类别   | 范式名称     | 核心机制                   |
|:---|:---|:---|
| 范式一  | 路由分发     | 控制器根据用户意图将请求路由至对应子智能体  |
| 范式二  | 固定生命周期管控 | 起始 → 业务处理 → 结束的固定首尾锚点  |
| 范式三  | 分层嵌套控制   | 多智能体嵌套多智能体，实现多层路由决策    |
| 贯穿机制 | 全局意图中断   | 任何时刻优先响应全局意图，可叠加在任意范式上 |
   
三种范式为递进增强关系，可按需叠加组合；贯穿机制可独立附加在任意范式上，不影响主架构选择。
表4多智能体应用选型 
| 场景特征                       | 推荐范式组合          |
|:---|:---|
| 仅需按意图分发到不同子智能体             | 范式一             |
| 需要固定开头/结尾流程（如身份验证 + 满意度评价） | 范式一 + 范式二       |
| 需要多层分类（如售前/售后 → 细分意图）      | 范式一 + 范式三       |
| 需要固定开头/结尾 + 多层分类           | 范式一 + 范式二 + 范式三 |
| 任何以上组合 + 需要随时中断（如转人工、不感兴趣） | 以上任意组合 + 叠加贯穿机制 |
   
**范式一：路由分发**
核心逻辑：控制器接收用户输入后，通过意图识别一次性将请求路由至最匹配的子智能体。每轮对话独立路由，子智能体之间无强依赖。
表5关键配置要点 
| 配置项      | 说明                           |
|:---|:---|
| 意图识别     | 选择大模型识别模式、工作流识别模式或高精识别模式之一。  |
| 子智能体意图描述 | 每个子智能体写清楚能力范围和触发条件，提供示例语句。   |
| 子智能体执行动作 | 一次性任务选"终止"；需多轮对话收集信息选"等待输入"。 |
| 默认工作流    | 配置兜底工作流，防止无法匹配意图时系统无响应。      |
   
典型场景：企业客服（售前、售后、技术支持各一个子工作流）、多技能助手（编程、写作、分析各一个子工作流）。
在线客服示例（支持产品咨询、退款处理、物流查询）：
```
用户: "你们产品怎么收费？"
  → [控制器] 意图识别 → 命中"产品咨询"
  → [产品咨询工作流] 回答价格信息 → 终止
用户: "我要退款"
  → [控制器] 意图识别 → 命中"退款申请"
  → [退款申请工作流] 处理退款事务 → 终止
```
**范式二：固定生命周期管控**
核心逻辑：通过起始工作流和结束工作流在业务逻辑的两端设定固定"锚点"。无论中间的业务流程如何路由跳转，这两个工作流始终执行，确保会话有一致的开头和结尾。
关键规则：
- 起始工作流和结束工作流不计入最大跳转次数。
- 全局意图触发"终止"后，结束工作流仍然执行，确保日志记录、满意度评价等收尾逻辑完整。
- 全局意图触发"继续"或"等待输入"时，起始工作流不会重复执行。
表6关键配置要点 
| 配置项           | 说明                       |
|:---|:---|
| 高级配置 \> 起始工作流 | 选择欢迎语、身份验证、权限校验等前置工作流。   |
| 高级配置 \> 结束工作流 | 选择满意度调查、会话总结、工单归档等收尾工作流。 |
| 高级配置 \> 默认工作流 | 选择兜底引导工作流，处理无法识别的意图。     |
   
典型场景：
- 智能外呼场景中，起始工作流负责开场白与身份确认，结束工作流负责播报结束语与满意度评价。
- 在线问诊场景中，起始工作流完成挂号验证与隐私声明，结束工作流输出诊后建议与随访提醒。
- 业务办理场景中，起始工作流执行身份认证与权限校验，结束工作流生成办理总结与工单编号。
智能外呼系统示例：
```
[起始工作流: 开场白]（始终执行，不计入跳转次数）
  您好，我是您的专属顾问，请问有什么可以帮您？
         ↓
[控制器调度]（根据用户回应动态路由）
  产品介绍工作流 ↔ 异议处理工作流 ↔ 预约下单工作流
         ↓
[结束工作流: 结束语]（始终执行，不计入跳转次数）
  感谢您的时间，祝您生活愉快！（后台自动写入工单）
```
**范式三：分层嵌套控制**
核心逻辑：将一个多智能体应用整体作为另一个多智能体的子节点，实现多层路由决策。一级控制器做粗分类，二级控制器在命中的分支内做细分类。目前支持2级嵌套控制（即最多三层组织层级：主控多智能体 → 子多智能体 → 子工作流/智能体）。
表7关键配置要点 
| 配置项          | 说明                               |
|:---|:---|
| 一级控制器的子智能体类型 | 选择"多智能体"，关联已创建并发布的二级多智能体应用。      |
| 二级多智能体       | 需独立创建并发布，拥有独立的全局配置、生命周期工作流和全局意图。 |
| 嵌套层级         | 最多2级，即一级控制器 → 二级控制器 → 子工作流。      |
   
典型场景：
- 大型客服系统中，一级按售前、售后、技术三大域粗分类，每个域内再细分5\~10个具体意图。
- 多部门企业中，一级按人事、财务、IT、行政分流，每个部门内再路由到具体服务项。
- 跨产品线服务中，一级按产品线分流，每条产品线内再配置独立的服务体系。
企业在线客服示例（一级分为"售前咨询"和"售后支持"，售后支持下细分"技术故障"、"账号问题"、"发票申请"）：
```
用户: "系统一直报错 500，无法使用"
         ↓
[一级控制器] 意图识别 → 命中"售后支持" → 路由至"售后支持"子多智能体
         ↓
[二级控制器] 意图识别 → 命中"技术故障" → 路由至"技术故障工作流"
         ↓
[技术故障工作流] "请您描述一下报错的具体场景和错误代码..." → 等待输入（持续收集信息）
```
**贯穿机制：全局意图中断**
核心逻辑：在任意对话阶段，全局意图始终优先于子智能体意图进行检测。一旦用户触发全局意图，立即中断当前业务子流程，执行全局意图的处理逻辑。适用于任何场景下随时可能出现的跨业务指令，如转人工、不感兴趣、重新开始。
全局意图与生命周期工作流的交互规则：
- 全局意图触发"终止"后 → 结束工作流仍然执行（确保收尾逻辑完整）。
- 全局意图触发"继续"或"等待输入"后 → 流程按执行动作继续，结束工作流在所有子智能体执行完毕后才触发；起始工作流不会重复执行。
表8关键配置要点 
| 参数   | 说明                                           |
|:---|:---|
| 意图名称 | 简短明确的意图标识，如"转人工"、"不感兴趣"。                     |
| 处理方式 | 直接应答（配置一段固定文本直接回复用户）或流程跳转（关联一个工作流完成复杂处理动作）。  |
| 执行动作 | 大多数中断场景使用"终止"；需重新进入对话流程的场景（如"重新开始"）使用"等待输入"。 |