别让AI智能体瞎干活!多Agent分工+协作3步法,新手也会用!
最近我们团队扎在AI智能体应用开发里,Trea solo模式下的多Agent协同算是把坑踩了个遍——最痛的一次,因为把架构设计和代码实现丢给同一个智能体,直接导致项目延期两周。今天就把“智能体职责划分”的实战经验掏给大家,全是能直接抄的干货。
兄弟们,见字如面,我是王中阳。
最近我们团队扎在AI智能体应用开发里,Trea solo模式下的多Agent协同算是把坑踩了个遍——最痛的一次,因为把架构设计和代码实现丢给同一个智能体,直接导致项目延期两周。今天就把“智能体职责划分”的实战经验掏给大家,全是能直接抄的干货。
这张图,就值得兄弟们实操一下:

很多人刚搞多Agent开发时都犯过这个错:觉得“一个智能体多干活,省得协调”。但实测下来,这跟让建筑设计师去砌墙没区别——要么顾不上全局,要么栽在细节里。今天核心就讲透一件事:为啥架构师和后端开发智能体必须分开,以及怎么分才能高效协同。
一、血泪教训换的结论:必须拆成两个独立智能体
先把结论摆死:多Agent开发里,后端架构师和后端开发智能体,拆分是唯一解。我们前两次试错都是因为“二合一”,踩的坑现在想起来都肉疼,这也让我们摸透了拆分的底层逻辑。
1. 职责边界不清,等于埋雷
架构师智能体的核心是“掌方向”,后端开发智能体是“踏实地”,混在一起准出问题。我们第一次做AI客服系统时,让一个智能体既设计微服务架构,又写用户登录接口,结果它为了追求代码简洁,把权限校验逻辑直接砍了——架构层面的“安全性”和开发层面的“便捷性”直接冲突。
拆分后就清爽了:
- 架构师智能体:管整体架构、技术选型(比如用GoZero还是SpringAI)、微服务拆分、API规范这些“大方向”;
- 后端开发智能体:专心写接口、做单元测试、修bug,不用操心“这个服务拆得对不对”。
2. 能力要求完全是两码事
做架构需要“全局眼”,得知道哪种技术栈能扛住未来10万用户的并发;写代码需要“钻牛角尖”,得清楚Go的切片扩容机制会不会踩内存坑。这两种能力的训练方向根本不一样。
我们现在给架构师智能体喂的是过往10个项目的架构文档和性能复盘报告,给开发智能体练的是百万行级别的优质代码库——专攻一项,效率直接翻番。
3. 并行干活,进度直接提速50%
这是最实际的好处。架构师智能体刚输出API规范,开发智能体就能接手写基础接口,不用等完整架构文档落地。我们最近做的企业知识库项目,就靠这招把20天的开发周期压缩到12天——架构师在优化微服务通信机制时,开发已经把PgVector的向量存储接口写完了。

二、实战派分工方案:3类智能体职责说明(直接复制用)
光说拆分没用,得把“谁该干啥、不该干啥”写死。下面是我们迭代3次后的最终分工说明,按角色拆分核心职责与红线,比表格更清晰,避免信息扎堆:
1. 后端架构师智能体
核心职责:
- 定架构:微服务拆分(如“用户服务+知识库服务+交互服务”)
- 选技术:框架(SpringAI/GoZero)、组件(PgVector)选型
- 画规范:编写API文档,明确入参、出参及错误码
- 盯性能:预判瓶颈(如向量检索需加缓存)
- 对接前端:确认交互逻辑与API适配需求
绝对红线:
- 不写业务代码(如登录接口等具体实现)
- 不参与单元测试审核
- 不处理“接口字段缺失”等小bug
2. 后端开发智能体
核心职责:
- 按API文档规范编写业务代码
- 执行单元测试+集成测试,保障接口可用
- 修复开发中的语法错、逻辑错
- 优化代码(如抽取重复工具类)
- 参与代码评审,对齐架构要求
绝对红线:
- 不擅自修改系统架构或服务拆分逻辑
- 不更换架构师指定的技术组件(如用Milvus替代PgVector)
- 重大变更(如新增字段)必须请示架构师

3. 前端智能体
核心职责:
- 将原型图转化为可交互界面
- 按API规范对接后端接口
- 优化用户体验(如输入防抖、加载骨架屏)
- 实现多端适配(手机/电脑端兼容)
绝对红线:
- 不直接访问后端数据库
- 不擅自修改接口逻辑,疑问需同步架构师
- 前端架构变更(如加状态管理)需提前与后端沟通
三、协作流程:从踩坑到丝滑的3步玩法
分工明确后,协作流程得跟上。我们总结了“架构先行、并行开发、联调闭环”的套路,现在团队协作比之前顺畅太多,分享给大家。
1. 第一步:架构师先搭好骨架(1-3天)
架构师智能体先拉着前端智能体开“需求对齐会”,重点输出两样东西:
- 架构图+技术选型说明:比如“用GoZero做微服务框架,PgVector存向量数据”,得说清为啥这么选
- OpenAPI规范文档:用Swagger写清楚每个接口的路径、参数、返回值,前端直接能生成请求代码
这里提醒一句:别搞口头同步!我们之前试过一次,架构师说“兼容旧接口”,开发智能体直接理解成“废弃旧接口”,差点出生产事故——文档才是硬标准。
2. 第二步:开发并行冲,架构师当后盾(核心阶段)
这阶段架构师和开发智能体各干各的,效率最高:
- 开发智能体:照着API文档写代码、做测试,遇到“这个逻辑要不要加日志”这种细节,不用问架构师,按团队编码规范来
- 架构师智能体:不是没事干,要盯两个点——一是开发有没有偏离架构(比如私自加了个服务间的直接调用),二是解决开发提的技术难题(比如“PgVector的索引怎么建才快”)
- 前端智能体:同步用Mock服务调接口写页面,不用等后端接口落地
3. 第三步:联调闭环,问题不过夜
接口开发完就进入联调,这里要做好两件事:
- 实时沟通:建个专属沟通群,开发和前端联调遇到“接口返回格式不对”,直接@架构师和相关智能体,10分钟内响应
- 代码评审:开发提交代码后,架构师重点看“是否符合架构设计”,比如“微服务之间是不是通过API网关通信”,不用纠结“变量名起得好不好”
四、避坑补充:3个关键提醒
这些都是我们真金白银买的教训,记好能少走很多弯路:
1. 任务优先级要分清,别瞎忙
给任务标上P0-P3优先级,各智能体盯好自己的重点:
- P0(紧急) :系统崩了、核心接口用不了——架构师和开发一起上
- P1(重要) :核心功能开发、性能瓶颈优化——架构师盯方案,开发盯实现
- P2-P3(常规) :代码重构、文档完善——开发自己安排就行
2. 冲突别扯皮,按规则来
遇到分歧别内耗,我们定了个简单规则:
- 架构问题:架构师拍板,但要听开发的可行性建议(比如“这个方案代码实现太复杂,能不能简化”)
- API问题:前后端协商,架构师当裁判,优先保系统整体逻辑
3. 智能体要持续调教,不是一劳永逸
别指望智能体一开始就完美干活:
- 给架构师智能体喂我们过往的项目架构文档,让它学我们的风格
- 开发智能体写完代码,我们人工标错几次,它就知道“哪些坑不能踩”了
- 每周花1小时复盘,比如“这周开发智能体越界改了架构,下次怎么通过提示词限制它”
最后说句实在话
多Agent协作的核心不是“用AI替代人”,而是让智能体像专业团队一样分工协作。把架构师和开发的职责拆清楚,再搭好流程,你会发现——AI智能体比人还好管理,只要规则明确,它绝对不摸鱼、不甩锅。
如果你们在智能体分工上有别的坑,或者有更好的方案,评论区留言,咱们一起拆解。
我是阳哥,专注分享AI+后端的实战干货,关注我,下次踩坑少走弯路!
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