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2、智能體四種設計模式
吳恩達教授提到了四種主要的智能體設計模式。
這些模式共同構成了 AI Agent 工作流的核心架構。其中 coze 里面的 Muti Agent 就是第四種模式，在這種模式下，每個智能體都有自己的角色和職責，它們通過通信和協作來共同達成目標。這種協作可以提高系統的效率和智能性，因為不同的智能體可以專注于它們最擅長的任務。
典型的例子是 ChatDev 開發框架，它把多個智能體對應于多個工種，所有智能體組成一個虛擬的“軟件公司”。
3、單 agent 模式和 Muti-agent 模式的區別及實用場景
| 類別 | 單 Agent 模式 | Multi-agent 模式 |
| 描述 | 在 Coze 中開發機器人時，默認使用單 Agent 模式。當處理復雜任務時，必須編寫非常詳細和冗長的提示詞，增加了調試的復雜性。 | 多 Agent 模式允許用戶構建具有更全面和更復雜功能的 AI 機器人。通過為機器人添加多個 Agent，并配置每個代理之間的連接，以通過分解為一組獨立任務來解決復雜的用戶任務。 |
| 實用場景 | 適合處理簡單的邏輯和任務，例如單一功能的客戶服務或信息查詢。 | 適合處理復雜的邏輯和任務，需要多個智能體協作完成，例如企業級的知識庫機器人或虛擬公司中的多個角色協作。 |
| 優點 | 簡單直接，易于理解和上手。 適用于單一任務的場景。 | 提高了處理復雜任務的能力和效率。 降低了單個 Agent 的復雜性，提高了錯誤修復的效率和準確性。 可以為每個 Agent 配置獨立的插件和工作流。 |
| 缺點 | 處理復雜任務時需要編寫非常詳細和冗長的提示詞。 調試復雜，一處細節改動可能影響整體功能。 | 設計和維護多個 Agent 之間的交互可能較為復雜。 需要更多的算力支持，尤其是在處理大型數據集和復雜模型時。 |
| 適用角色 | 適用于初級開發者或需要快速部署簡單任務的場景。 | 適用于高級開發者或需要構建復雜系統的場景，如企業級應用。 |
| 功能 | 基本的聊天機器人功能，適合單一任務處理。 | 支持多 Agent 協作，可以處理更復雜的任務，如多任務處理、任務規劃及分配等。 |
一：認識多代理模式
在扣子平臺上創建機器人（Bot）時，默認是單Agent模式。但單Agent模式處理復雜任務時，你需要編寫非常詳細的提示詞，還可能要加插件和工作流，這樣會讓調試變得復雜，一個小改動都可能影響整個Bot的功能，導致實際效果與預期有差距。
為了解決這個問題，扣子提供了多Agent模式，這種模式可以這樣簡化任務處理：
簡而言之，多Agent模式通過分工合作，讓處理復雜任務變得更簡單、高效。
創建BOT擇多 Agent 模式
編排頁面
較單 agent模式相比缺少一些方式
多 Agent 模式的配置
多Agent模式和工作流的模式相當，區別在于它沒有輸出節點；那可以使用coze來抓取節點嗎？答案是肯定的，因為在每一個節點都是一個輸出方式。
同時它的開始節點和工作流有區別、并沒有可以添加多個變量的地方，變成了兩種方式：
1：“上一次回復用戶的節點”每一次都會延續聊天，知道重新清楚聊天消息
2：“開始節點”每一次都是在開始節點
添加節點
在畫面的中下部分有一個叫“添加節點”的地方，圖中箭頭所指的所有，都為一個節點
在添加節點中，有三種節點：
1：Agent：就是一個單獨的新bot
2：Bot:為用戶創建好并已經運行的bot
3：全局跳轉調節：這個節點相當于一個總監，監視每個節點防止出錯
Agent節點
可以使用coze來抓取節點嗎？這里我直接用搭建好的 agent節點和大家演示，總共有四個板塊：
1：“適用場景”讓本節點理解它需要干什么；“用于{引導用戶}，幫助用戶解決{信息處理}相關的問題。”
2：“Agent 提示詞”用戶處理本節點的內容，為此設置提示詞；“用于{引導用戶}，幫助用戶解決{信息處理}相關的問題。引導用戶輸入變量{所在地}，{旅游地}和{游玩天數}，”
3：“技能”可以添加插件，工作流，知識庫
4：“用戶問題建議”在回復完用戶問題后跳出的三條消息，為用戶建議
Bot節點
已經創建好的bot，將它的能力帶到多agent模式中
全局跳轉條件
當用戶輸入滿足條件時，它會自動的調用它連接的節點
以上是多 agent 模式的各種配置和基礎信息。
模式選擇
編排面板
用一個例子來說明
這個 bot 我創建了 2 個 agent。
在 test 這個 agent 中，創建的是一個 MQTT 協議分析專家?；谧约捍罱ǖ乃接袔臁?/p>
這個 Agent 的提示詞是：”當用戶提問包含 MQTT 詞語的時候，回答用戶問題”
另外一個 Agent 是售后客服，收集用戶的反饋，并把用戶輸入信息存到數據庫里面，也就是由 user_info_collect 來處理
在 user_info_collect 中處理輸入，然后插入到數據庫中，輸入就是將用戶的反饋信息
當輸入我要投訴的時候，跳轉到Agent_747進行投訴處理
當我咨詢MQTT問題的時候，則跳轉到test這個Agent進行處理
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