news 2026/5/13 17:33:07

56.人工智能实战:多 Agent 协作为什么容易失控?从前期发现循环调用到状态机、预算与终止条件设计

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张小明

前端开发工程师

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56.人工智能实战:多 Agent 协作为什么容易失控?从前期发现循环调用到状态机、预算与终止条件设计

人工智能实战:多 Agent 协作为什么容易失控?从前期发现循环调用到状态机、预算与终止条件设计


一、问题场景:Agent 看起来很智能,但跑起来停不下来

多 Agent 是大模型应用里很有吸引力的方向。

常见设计:

Planner Agent:负责规划 Research Agent:负责检索 Coder Agent:负责编码 Reviewer Agent:负责检查 Executor Agent:负责执行工具

看起来非常强大。

但前期测试时经常出现:

1. Agent 互相甩锅 2. Planner 不断重写计划 3. Reviewer 一直要求修改 4. 工具循环调用 5. token 消耗失控 6. 任务跑很久没有结束

我见过一个多 Agent 自动报告系统。

任务是:

根据文档生成一份分析报告。

实际执行链路变成:

Planner → Researcher → Writer → Reviewer → Writer → Reviewer → Writer...

最后跑了 18 轮,仍然没结束。<

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