《大模型 Agent 应用实战指南》第7章：多 Agent 协作与复杂流程

随着 Agent 技术的发展和应用场景的日益复杂，单个 Agent 往往难以高效处理所有类型的任务。尤其是在需要广泛领域知识、复杂决策逻辑和多步操作的场景下，多 Agent 协作成为了一种更高效、更鲁棒的解决方案。这种设计模式模拟了人类团队协作的方式，将大任务分解为小任务，由专业的 Agent 各司其职，最终共同完成目标。

在电商客服场景中，用户的问题可能涉及订单、退换货、商品推荐、售后维修等多个方面，且问题之间可能存在关联和依赖。通过引入多个专业 Agent，每个 Agent 负责处理特定领域的任务，可以显著提高客服系统的专业性、效率和可维护性。本章将深入探讨多 Agent 的架构设计、它们之间的通信与协调机制，以及在 Agent 无法解决问题时如何平滑地流转给人工客服，最终通过案例实践展示其在复杂退货流程中的应用。

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7.1 多 Agent 架构设计：主 Agent (客服主管) 与子 Agent (订单查询 Agent、退换货 Agent、推荐 Agent) 的协作模式

7.1.1 为什么需要多 Agent 架构？

1. 专业化与领域知识深度：
   • 单个通用 Agent 很难在所有领域都具备深厚的专业知识。通过划分专业 Agent（如