本文介绍了多智能体系统的概念及其在AI开发中的应用。多智能体系统通过将复杂应用拆分成多个协同工作的专业化智能体，特别适用于上下文过大、分布式开发和并行执行等场景。文章详细阐述了多智能体模式的多跳特性，以及其工作原理中的子智能体、交接、技能和路由器等核心组件，为AI开发者提供了构建高效系统的技术指导。

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多智能体系统 将复杂的应用拆分成多个协同工作以解决不同问题的专业化智能体。

当出现以下情况时，多智能体系统会非常有用:

• 上下文或记忆对于单个智能体来说变得过于庞大，无法有效跟踪。
• 分布式开发，不同的研发团队开发自己的智能体，最终将不同团队的智能体组成具有清晰边界的更大系统。
• 并行执行，为子任务创建专门的工作线程并同时执行它们，更快的获得结果。

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多智能体模式

多跳 multi-hop：是否支持依次调用多个子智能体。

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工作原理

Subagents

Handoffs

Skills

Router

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AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

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那么，普通人如何抓住大模型风口？

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