主要观点：

• 单一 AI 代理即将过时，竞争对手部署的代理团队能协调工作，实现成本降低和执行加速，本指南揭示成功与失败的多代理部署模式差异。
• 2024 年 AI 代理市场增长但多数实施为伪装智能的复杂提示链，成功与失败的差异在于对多代理系统的思考方式。
• 单一代理策略已失败，如遇复杂任务易出错、成为瓶颈、引发无限循环等，解决方案是架构层面的 supervisor/worker 模式。
• supervisor/worker 模式像餐厅厨房，主管协调专家，分离关注点确保可靠，关键是验证器防止混乱。
• 评估器代理是防止混乱的秘密武器，定义成功标准、检查输出、检测循环和升级，可降低错误率。
• 框架对比：LangGraph 注重控制和可见性，适合确定性工作流；AutoGen 擅长对话协作，需人工监督；CrewAI 基于组织架构，快速开发。
• 生产弹性的三大支柱：工作正常的断路器防止级联失败、补偿逻辑处理错误、模式优先设计避免异常。
• 隐藏成本杀手：令牌消耗螺旋、模型选择智能、缓存策略。
• 常见失败模式及避免方法：避免代理委托过度、防止内存污染、减少协调开销。
• 现实世界实施路线图：从证明价值到添加安全机制，逐步扩展和优化。
• 成功案例可复制，如 Uber 代码迁移、LinkedIn 自然语言转 SQL、Klarna 客户支持革命。
• 决定是否采用多代理系统的框架，准备好的标志及注意事项。
• 多代理系统是革命，成功需架构思维、工程纪律、系统监测和明确标准，从 supervisor/worker 模式开始逐步构建。

关键信息：

• 2024 年 AI 代理市场规模及多数企业部署情况。
• 单一代理失败的各种案例及后果。
• supervisor/worker 模式及验证器代理的作用。
• 不同框架的特点及适用场景。
• 生产弹性的三大支柱及相关策略。
• 常见失败模式及避免措施。
• 现实世界实施多代理系统的步骤和案例。
• 采用多代理系统的决策框架。

重要细节：

• Klarna 用专门代理团队减少 80%客户支持解决时间等案例。
• 各框架的实际应用案例如 Elastic、微软等。
• 生产弹性三大支柱的具体实施方式和效果。
• 常见失败模式的具体表现及解决办法实例。
• 现实世界实施路线图的各个阶段和目标。
• 成功案例中的具体数据和成果。