在实验室管理领域，科学家常因繁琐的非核心事务分散精力，导致研发效率受限。为解决这一痛点，释普科技推出R&D Platform与LabOps Platform两大创新平台，通过模块化协作机制承接重复性工作，帮助科研人员专注核心创新。然而，随着产品模块与业务功能快速扩展，早期单Agent架构逐渐暴露出性能瓶颈，尤其在任务处理效率与系统可维护性方面面临挑战。
单Agent架构的局限性主要体现在两方面：其一，功能模块增加导致意图识别混淆，系统难以精准匹配用户需求；其二，面对多任务并行场景，任务调度与资源分配效率低下，影响整体响应速度。为突破这一困境，释普科技引入Amazon Bedrock的Multi-Agent协作框架，重构系统架构。该框架通过“监督Agent+子Agents”的分层设计，将复杂任务拆解为独立模块——监督Agent负责任务识别与路由，子Agents专注执行特定功能，系统自动完成请求分发、执行与结果整合，显著降低部署与调试复杂度。
新架构的模块化特性带来多重优势。子Agents职责边界清晰，可独立优化与调试，避免功能耦合；监督Agent统一管理任务流，提升系统响应效率与可维护性。例如，在样本管理场景中，系统能快速识别用户意图，将请求精准分配至对应子Agent，同时协调多任务并行执行，减少等待时间。
为进一步优化系统性能，释普科技将Serverless架构融入Multi-Agent体系。通过Amazon Lambda，用户鉴权、时间戳转换等通用逻辑被封装为可复用函数，以工具或动作形式嵌入Agent工作流。这种轻量化设计不仅降低资源占用，还提升执行灵活性。例如，在客户定制化场景中，系统可快速接入专属工具或Agent，实现功能与需求的深度融合，无需重构核心架构。
成效方面，Multi-Agent架构显著提升用户意图识别准确性与交互效率。跨模块协同机制使系统能同时处理多业务请求，监督Agent动态调整任务优先级，确保关键流程优先执行。Serverless与Multi-Agent的协同优化，将AI Agent产品上线周期缩短50%，研发流程效率大幅提升。这一变革不仅增强系统弹性，更推动生成式AI在实验室场景的快速落地，为科研创新提供高效技术支撑。
