场景描述 释普科技针对实验室50%时间耗费在管理、样本准备等非核心事务的问题，开发了R&D Platform和 LabOps Platform，通过模块化协作接管重复性工作，让科学家专注创新研发。在快速拓展的过程中释普科技发 现，随着产品模块的数量和业务功能不断增加，早期采用的单 Agent 架构已难以支撑复杂任务的高效处理，存在两大核心难题： 3.释普科技实现了Multi-Agent 架构与Serverless 体系的高效协同，在增强系统性能与服务弹性的同时也 显著提升了研发流程的执行效率，从而将AI Agent 产品的上线周期加快50%，加速了生成式AI 在实验 室科研场景中的落地与价值释放。 其一，在单Agent、单Action Group 模式下，随着功能数量的增加，系统在意图识别上易出现混 淆。 其二，面对多个并行业务目标，单Agent 架构也难以实现任务的独立管理与高效调度。 2. 在全新架构中，各子Agent 职责边界清晰，便于独立调试与优化，而监督Agent 则统一承担任务识 别、路由与调用调度的角色，显著提升了系统整体的可维护性与响应效率； 3. 完成Multi-Agent 系统的构建后，释 ...