随着大模型技术的快速发展，“智能体”（Agent）的概念从实验室走向产业应用，成为人工智能领域的新焦点。然而，单一智能体在处理复杂任务时，常因推理链条过长、能力边界模糊和执行效率低下而受限。在此背景下，多智能体协作作为一种新型技术范式应运而生，通过构建具备专业能力的智能体团队，实现复杂任务的高效协同，正在重新定义人机交互的方式。
多智能体协作与单一大模型代理的本质区别是什么？Mobvisita集团副总裁兼首席架构师蔡超用生动的比喻解释道：“单一大模型代理更像‘全能助理’，适合处理领域单一、任务明确的工作；而多智能体协作则如同‘专家团队’，通过任务分解、交叉验证和角色分工，能够高效应对复杂挑战。”这种模式直接解决了大模型在上下文限制、推理错误传递和幻觉问题上的短板。当单一模型面对复杂任务时，往往因能力边界而力不从心，而多智能体系统通过将任务拆解为独立子任务，并分配给不同专长的智能体，既控制了任务复杂度，又通过智能体间的交叉验证提升了系统的准确性和可靠性。
多智能体协作的兴起，源于市场对智能体应用需求的扩展以及当前大语言模型（LLM）的技术局限。蔡超指出，随着企业期望AI处理更复杂、多元的业务场景，单一模型的能力瓶颈日益凸显。多智能体协作本质上是一种更高级的“上下文工程”（Context Engineering），通过任务分解和角色分工，巧妙绕过了大模型的技术瓶颈。这种技术范式不仅反映了市场对高效AI解决方案的迫切需求，也体现了技术演进对产业变革的推动作用。
在即将举办的2025 QCon技术大会上海站上，多智能体协作已成为核心议题，反映了业界对这一方向的广泛认可。蔡超将在大会上分享主题为《从Copilot到Autopilot：Multi-Agent系统的思考与实践》的演讲，深入探讨多智能体协作的前沿技术难点、应用前景与产业趋势。
多智能体协作的核心技术难点在于如何根据具体业务场景，抽象出合理的角色分工与组织结构，并进行有效的任务拆分。蔡超强调，相比通信协议或单个智能体的推理能力，多智能体协作的本质是一个“组织设计”问题，需要确保不同智能体的能力互补，避免冲突与冗余。由于协作流程具有高度动态性，如何在运行中进行调优与协调，也是落地应用的一大挑战。
在智能体协作框架的选择上，蔡超比较了CrewAI和LangGraph的实践优势。CrewAI以角色为基础的高度结构化设计，更符合人类对团队协作的直觉认知，适用于企业业务场景的抽象；而LangGraph通过状态图建模工作流程，学习曲线较高，但更适合需要严格可控的复杂流程应用。他建议，常规企业应用场景可优先考虑CrewAI，而要求严格控制复杂流程的场景则可选择LangGraph。
多智能体协作的落地也面临诸多挑战。技术上，系统难以像传统软件那样保证确定性和可复现性；成本上，更多试错和迭代增加了投入；组织上，需要重新适应“自主协作”的工作方式；安全上，智能体行为的不可预测性，如代码生成及执行、智能体交互，都带来了新的安全风险。蔡超指出，企业应结合自身业务特点，慎重选择切入点，避免一味追求新技术。
在安全与合规方面，多智能体应用本质上仍是一个软件系统，需遵循常规的网络安全、数据安全与合规性要求。但生成式智能体的引入带来了额外挑战，例如代码生成与执行可能导致潜在安全漏洞，跨系统或跨组织边界的Agent交互也可能引入认证、传输安全以及恶意攻击等问题。实践中，需通过沙箱环境、严格的权限管理、人工审核等手段降低风险，确保协作不会成为新的攻击面。
对于多智能体协作的效率与可靠性评估，蔡超认为，任务完成时间和Token消耗是衡量效率的关键指标，而准确率和一致性则是可靠性的重要标准。目前业界已有不少评估单智能体或多智能体的基准测试，但企业实践中更有价值的是结合实际业务需求设计自有基准，以衡量真实应用场景下的表现。
在产业生态方面，蔡超观察到，多智能体系统中不同Agent可根据角色和任务特点选择不同模型，无论是开源还是闭源。大量Agent框架本身是开源的，这使得企业和开发者能够在闭源模型基础上构建开放、可扩展的智能体生态，实现“能力由闭源模型提供，创新由开放生态驱动”的格局。他认为，这种“闭源大模型+开放式多智能体生态”的结合已成为常态。
对于企业CTO和技术团队而言，多智能体协作既是挑战也是机遇。短期来看，它更可能作为企业现有系统的“增强工具”，辅助决策、自动化协作和优化人机混合工作流；长期来看，随着大模型能力、智能体基础设施和协作框架的成熟，它有望演变为构建软件系统的新范式。蔡超建议，此时入局多智能体协作赛道，不仅能在应用层快速积累实践经验，还能在组织层面提前培养“智能体化”的系统思维，占据未来竞争优势。尽管生态仍在快速演化，标准化不足与成本控制是短期挑战，但早期探索的价值远大于观望。
