Anthropic 详述如何构建多智能体研究系统：最适合 3 类场景

本文来自 Anthropic 官网的分享，详细阐述了他们是如何构建多智能体研究系统《How we built our multi-agent research system》。 他们研究发现， 多智能体系统最适合三类场景：高价值并行任务、超出单上下文窗口的信息处理、需要操作多个复杂工具的情况。需要共享上下文或存 在复杂依赖关系的场景目前并不适合多智能体方案。 下面是翻译全文： 我们的"研究"功能采用多智能体协作架构，让 Claude 能更高效地探索复杂课题。本文将分享系统构建过程中遇到的工程挑战与经验总结。 如今 Claude 已具备跨网络、Google Workspace 及各类集成系统进行信息检索的研究能力，以完成复杂任务。这套多智能体系统从原型到生产的实践历 程，让我们在系统架构、工具设计和提示工程等方面积累了宝贵经验。 多智能体系统由多个自主使用工具的 LLM 智能体协同工作，在我们的研究功能中，主智能体会根据用户查询规划研究流程，随后创建并行工作的子智能 体进行信息检索 。这类系统在智能体协调、评估与可靠性方面带来了全新挑战。 本文将拆解我们验证有效的设计原则，希望能为开发者构建多智能体系统提供参考 ...