多智能体协作

多智能体协作借鉴分布式AI与博弈论思想，常见形态包括角色分工（如规划者、执行者、评审者）、辩论式互检、流水线式接力。系统通常由调度器分配子任务，智能体间以自然语言或结构化消息交换信息，并借助共享记忆与工具调用协同。它能缓解单模型能力瓶颈、提升复杂任务鲁棒性，但存在通信开销、错误传播与一致性维护等难题。