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发布日期：2025-09-20 13:12    点击次数：163

怎么用多智能体的方法构建深度搜索？

面前，Claude 团队把自家最新的心得，对外共享了。

在这篇著述中，它详备展示了怎么构建一个有用的多智能体接洽系统，这是一个架构，其中主代理（The Lead Agent）会生成和协曲调代理（Subagents ) ，以并行方法探索复杂查询，本体涵盖系统架构、指示工程以及评估方法等。

Claude 数据高慢了不同业业领域使用此功能的比例——专科领域软件系统开采占比 10%，开采和优化专科和时代本体、开采业务增长和创收计策都占比 8%，协助学术接洽和教师材料开采占比 7%，接洽和审核信息占比 5%。

网友们点评：

Anthropic 团队对 AI 模子的阐发果真 killer 级别啊。

沿途来望望这篇干货教程。

重要架构：谐和器 - 职责器架构

Claude 团队使用了谐和器 - 职责器架构，有益用于经管多个智能体之间的任务分拨与合作。下图展示了多智能体架构运行情况。

此外，该系统使用多步搜索而非静态检索，动态地查找接洽信息，符合新的发现，并分析末端来形成高质料的谜底。

上图展示了团队多智能体接洽系统完满职责经过。

该系统允许 Claude 诓骗集中、职责空间和自界说用具集成，动态筹谋、搜索和合成大型语料库中的高质料谜底。

主代理阐发查询，启动有益的子代理（每个子代理领有我方的用具、指示和内存），并整合他们的末端。

这种并行、广度优先的想象极地面提高了接洽任务中规章 LLM 使用的性能。

与单个代理的 Claude 比较，它在里面评估中到手率达到 90% 更高，比如，以 Claude Opus 4 为率领智能体、Claude Sonnet 4 为子智能体的多智能体系统，在团队的里面接洽评估中比单智能体 Claude Opus 4 发达逾越 90.2%。

而通过将职责分拨给多个代理和险峻文窗口，Claude 的系统高效扩张了推理才略，并加多了并行推理的容量。

最新的 Claude 模子在 token 使用上起到了强盛的着力提高作用，升级到 Claude Sonnet 4 带来的性能提高，比在 Claude Sonnet 3.7 上翻倍 token 预算还要大。

这导致 token 老本比模范聊天逾越 15 倍。因此多智能体架构能有用扩张 token 使用，以移交超出单个智能体放浪的任务，可是，只适用于高价值查询。

指示工程：启发式方法

Anthropic 通过指示想象迭代优化了代理活动。他们使用了用于任务复杂度扩张、请托明晰度、用具选拔和念念维计策的启发式方法。

团队率领代理显性地展现其念念考过程，扩张其念念维轨迹，使 Claude 能在生成中输出额外的 token。主代答理诓骗这一念念考机制来筹谋合座计策，评估任务所需用具，判断查询的复杂度，决定是否需要调用子代理，以及怎么分拨每个子代理的具体扮装。

具体方法如下：

了解代理准确心计模子 :团队使用适度台构建了模拟，使用了系统中的确切指示词和用具，然后冷静不雅察智能体的职责。这立即考证了，有用的指示词依赖于了解智能体活动的准确心计模子，概况揭示最重要、最具影响力的优化旅途。

分拨任务 :在系统中，主代理 ( The Lead Agent ) 将查询阐发为子任务，形容明晰的方针、预期的输出神情、可使用的用具和信息起首指引以及明确的任务领域，将子任务传递给子代理。

调治职责领域 :为了让代理能准确判断不同任务所需的合理职责量，团队在指示中镶嵌了指导方针——领域调治章程，加以率领。举例，简短的信息采集任务频频只需 1 个子代理，并调用用具 3 至 10 次；而复杂的接洽类任务则可能波及 10 个以上的子代理，且需进行明确的扮装分裂与职责单干。

用具想象与选拔 :团队给代理提供了明确的启发式方法：举例，当先搜检系数可用用具，将用具使用与用户意图匹配，进行无为的集中搜索以探索外部信息，或优先选拔专科用具而非通用用具。

自我革新 :团队创建了一个用具测试智能体——当给定有症结的 MCP 用具时，它会尝试使用该用具，然后重写用具形容以幸免失败。这匡助智能体在之后的职责任务中大幅提高准确率，完成任务时辰减少了 40%。

搜索范逼近焦 :团队通过指示代理先勤俭短、精深的查询开动，评估可用资源，再冷静减弱慈祥范围来对消这种倾向。

并行用具调用 :团队引入了两种并行计策： ( 1 ) 主智能体不再规章生成子智能体，而是同期创建 3 – 5 个子智能体； ( 2 ) 每个子智能体同期调用 3 个以上的用具进行信息检索与分析。这些优化使复杂查询的处理时辰镌汰了高达 90%，正本需要数小时完成的接洽任务面前可在几分钟内完成，且隐敝的信息范围更广，超越了其他系统的处理才略。

评估：方法无邪，保证末端

雅致的评估关于构建可靠的智能体至关进击。传统评估方法常战胜固定旅途，而多智能体系统无法细目"正确表率"。

团队使用以下方法，既能判断智能体是否达成了正确的末端，又能确保其战胜了合理的经过。

小样本评估 :团队以为，先使用几个例子进行小领域测试，而不是比及概况构建更全面的评估时再开动会更好。比如，早期智能体开采中，一个指示词的微调可能将到手率从 30% 提高至 80%。

使用 LLM 行动评判者 :团队使用一个 LLM 行动"评判者"，依据预设评分模范对每个输出进行评估，具体维度包括：

事实准确性：结论是否与参考起首一致？

援用准确性：援用本体是否实在响应了所引尊府？

完满性：是否隐敝了系数任务条目的重心？

起首质料：是否优先使用了一手尊府，而非低质料的二手起首？

用具着力：是否合理、高效地使用了接洽用具？

团队尝试过多个评判者对各部分进行评估，但实验发现：通过单次 LLM 调用，输出 0.0 – 1.0 的评分与通过 / 欠亨过判断，是效果最稳重、与东谈主工评价最一致的方法。

借助 LLM 自动评估机制，接洽者概况以可扩张的方法高效评估数百个复杂输出，权臣提高了评估职责的速率与一致性。

东谈主工评估 :东谈主工评估东谈主员频频能识别出自动评分难以察觉的非常活动，比如模子在濒临不寻常查询时产生的幻觉文牍、系统性故障，或更精巧的偏见以及偏向特定类型的信息起首。

即使在高度自动化的评估体系中，东谈主工测试仍是不成替代的重要要津，概况抓续发现盲区并提高系统的合座可靠性。

除此以外，还需贯注，多智能体系统具有典型的走漏活动——这些活动并非源于特定的编程逻辑，而是在多个智能体相互作用中当然产生的。比如说，对主智能体的一处渺小改变，可能会以不成预测的方法改变子智能体的活动。

因此，要构建到手的多智能体系统，重要在于阐发它们的交互模式。

这也意味着，针对智能体的最好指示不单是是严格的指示，更是界说工作单干、问题惩处方法和戮力预算的合作框架。

要结束这一合作框架，需要全心想象指示与用具，成就可靠的启发式方法，结束可不雅察性，并成就细腻的反馈轮回。

团队在 Cookbook 中开源了部分指示以及示例。

问题与挑战：小改变激励"蝴蝶效应"

智能体系统中渺小改变会激励一系列联动，产生"蝴蝶效应"，激励大的活动改变和后果。

智能体会保抓"气象"，且失实会积蓄。团队构建了概况在失实发生时从智能体那时所处位置复原的系统，并诓骗模子智能性来处理问题，并与重试逻辑和如期搜检点等细目性安全方法相纠合。比如，在用具失败时告知智能体并让它符合，效果特等可以。

调试需要新的方法。团队引入了完满的坐褥环境跟踪机制，系统性地定位代理失败的具体原因并加以建造。除了惯例的可不雅察性洽商，团队还监控智能体的有洽商旅途和交互结构——这些过程均不波及对具体对话本体的监控，以确保用户隐讳。这种高层级、结构化的不雅察才略使团队概况识别根柢问题、发现非常活动，并实时建造系统中的常见故障。

更新需要仔细谐和。团队需要防护版块更新时，破损系统现时运功绩态。团队使用彩虹部署计策来幸免中断运行中的智能体，冷静将流量从旧版块率领至新版块，同期保抓两个版块同期运行。

同步履行存在瓶颈。同步履行会在代理之间形成信息流瓶颈，即主代理无法率领子代理，子代理无法谐和，形成搜索被动中止问题。团队尝试异步履行：概况结束额外的并交运行，代理可以同期职责并在需要时创建新的子代理。但异步履行方法也会带来末端谐和、气象一致性和子代理之间的失实传播等问题。团队瞻望，异步履行带来的性能提高将卓绝其处理复杂性。

额外忽视

对在多回合中改变气象的智能体进行终态评估。团队发现专注于终态评估而非逐回合分析效果更好。这种方法承认智能体可能会找到到达归并方针的替代旅途，同期仍然确保能结束预期末端。关于复杂的业务经过，不要试图考证每个中间表率，将评估阐发为破碎的搜检点，不雅察在这些搜检点中应该发生的特定气象变化。

永劫程对话经管。坐褥代理频频参与抓续数百轮的对话，需要全心想象险峻文经管计策。团队结束代理追想已完成的职责阶段，并将重要信息存储在外部内存中，然后再进行新任务的模式。

子代理将输出写入文献系统以减少"电话游戏"局势。不同于主代理与子代理的率领 - 传递模式，可通过专科代理创建输出，子代理调用用具将职责存储在外部系统，然后将轻量级援用传递回谐和器，从而提高保真度和性能。

这防护了多阶段处理中的信息丢失，并减少了通过对话历史复制大型输出的 token 支出。该模式特等适用于代码、论说或数据可视化等结构化输出，其中子代理的专科指示产生的末端比通过通用谐和器过滤更好。

在构建智能体系统时，在开采者机器上运行的职责代码库需要大批的工程职责身手成为可靠的坐褥系统。一个表率的失败可能导致智能体朝着透顶不同标的的去探索，从而产生不成预测的末端。

团队也曾标明诸多原因，并暗示原型系统与可供用户进修使用的坐褥系统之间的差距往往比预期要大得多。

当单个智能体的才略接近上限时，多智能体系统就成为冲突领域、结束"智能倍增"的重要妙技。

参考团结

[ 1 ] https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system

[ 2 ] https://x.com/omarsar0/status/1933941558815887400

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