基于 Coze 平台多 Agent 模式开发智能体的实践记录

引言

在人工智能应用开发领域，智能体的构建方式不断演进。Coze 平台提供的多 Agent 模式为开发者搭建功能复杂的 AI 智能体带来了新的解决方案。本文将分享笔者基于该平台多 Agent 模式开发智能体的实践过程，希望能为相关开发者提供参考。

多 Agent 模式概述

单 Agent 模式的困境

在 Coze 平台创建智能体时，默认采用单 Agent 模式。处理复杂任务时，需编写冗长且详细的提示词，还可能要添加各种插件和工作流，这不仅增加了开发难度，调试过程也极为复杂。一处细节改动就可能影响智能体整体功能，导致实际处理结果与预期相差甚远。

多 Agent 模式的优势

Coze 的多 Agent 模式通过将复杂任务分解为简单任务，分配给不同 Agent 处理，有效解决了上述问题。每个 Agent 可配置独立提示词、插件和工作流，降低了单个 Agent 的复杂性，提高了测试和修复 bug 的效率。

实践案例：翻译智能体开发

配置和测试智能体

1. 创建名为 “私人翻译” 的智能体。
2. 切换到多 Agent 模式并输入全局提示词。
3. 配置父 Agent，描述其功能为 “将用户输入翻译为目标语言”，其他配置保持默认。
4. 依次添加处理不同翻译任务的 Agent 节点，如 “翻译为中文” Agent，更改名称、描述适用场景、编写提示词，其他配置默认。
5. 复制两个 “翻译为中文” Agent，更改名称、提示词和适用场景后连接到父节点。
6. 在预览与调试区域发起翻译任务，检查 Agent 能否正确处理。

总结

通过本次基于 Coze 平台多 Agent 模式开发智能体的实践，深切体会到多 Agent 模式在处理复杂任务时的优势。它降低了开发和调试难度，提高了智能体的灵活性和扩展性。虽然在开发过程中遇到一些问题，但通过深入理解平台规则和不断实践，都得到了妥善解决。希望本文能帮助更多开发者掌握 Coze 平台多 Agent 模式开发技巧，开发出更强大的智能体应用。