总结

Anthropic 详细介绍了其多智能体研究系统的构建过程，分享了工程挑战和设计经验，并指出多智能体系统在高价值并行任务、超出单上下文窗口的信息处理以及需要操作多个复杂工具的场景中表现最佳。文章还探讨了提示词工程、工具选择、评估方法和系统可靠性等关键问题。

关键点

• 多智能体系统最适合高价值并行任务、超出单上下文窗口的信息处理以及需要操作多个复杂工具的场景。
• 主智能体负责规划研究流程并创建子智能体进行并行信息检索，分工设计降低路径依赖并确保全面调查。
• 系统在研究复杂任务时通过并行处理提升效率，内部测试显示性能提升显著。
• 提示词工程是改进智能体行为的关键，包括明确目标、分工和工具使用指南。
• 工具选择和描述对智能体任务成功至关重要，糟糕的工具描述可能导致错误路径。
• 通过“先广后深”的搜索策略和扩展思维模式，提高智能体的效率和指令遵循能力。
• 灵活评估方法可以更好地判断智能体结果的正确性和过程的合理性。
• 生产环境需要解决状态持久性、错误累积和调试困难等工程挑战。
• 多智能体系统采用动态多步骤搜索，与传统静态检索不同，能够持续发现并适应新信息。
• 部署更新时采用彩虹部署以避免中断，异步执行提升并行性但增加复杂度。
• 智能体通过外部存储减少信息丢失和令牌消耗，特别适用于结构化输出任务。
• 长周期对话管理通过外部存储和上下文压缩机制保持连贯性。