大模型论文 | Claude多智能体研究系统：AI协作的新突破

最新推荐文章于 2025-08-08 14:45:00 发布

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Anthropic 在技术博文方面真是太出色了。如果你是 AI 开发者，请停下手头的工作去读一读这篇文章。它详细展示了如何实现一个高效的多智能体研究系统。
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Anthropic 分享了他们如何构建 Claude 全新的多智能体研究功能，这是一个由主 Claude 智能体生成并协调子智能体的架构，可以并行探索复杂查询。他们采用了编排器-工作器架构。

该系统允许 Claude 通过网络、工作空间和自定义工具集成，动态规划、搜索并综合大型语料库中的高质量答案。

编排器-工作器设计 主智能体将查询分解，启动专门的子智能体（每个都有自己的工具、提示和内存），然后整合它们的结果。这种并行的广度优先设计相比顺序使用 LLM，大幅提升了研究任务的性能。在内部评估中，成功率比单智能体 Claude 高出 90%。

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高效的token扩展 性能提升与token使用量和并行工具调用密切相关。通过将工作分配给多个智能体和上下文窗口，Claude 系统能够高效扩展推理能力。不过，这使得token成本比标准对话高出 15 倍，因此只适用于高价值查询。

提示工程仍然重要！ Anthropic 通过提示设计迭代优化智能体行为。他们嵌入了任务复杂度扩展、委派清晰度、工具选择和思考策略的启发式方法。他们还利用 Claude 自我优化提示和工具使用，将任务时间缩短了 40%。

灵活评估与生产可靠性 Anthropic 使用基于 LLM 的评判评分系统，包含事实性、引用和效率的评分标准，同时结合人工测试来捕捉细微故障。为确保可靠性，他们构建了可恢复的有状态智能体，具备检查点、彩虹部署和智能体决策轨迹的完全可观测性，这对调试非确定性、长时间运行的智能体至关重要。

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链接：https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system
标题：How we built our multi-agent research system

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