生产环境中的多智能体：在实践中是什么样的，你们又放弃了哪些做法？

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multi-agent production llm orchestration discussion engineering

摘要

一篇社区讨论帖，询问实践者生产环境中的多智能体 LLM 系统究竟是什么样的——他们采用了哪些架构、放弃了哪些方案，以及如何处理流程控制、评估和人工介入。

我看到的大多数多智能体内容都是“一个编排器生成一堆智能体，然后它们彼此交流”。我怀疑这主要是在消耗 token，而且很难调试，但我想听听真正运行这类系统的人的经验，尤其是有真实用户或内部流程依赖这些系统的人。我说的“多智能体”，是指任何超出单个带工具的 LLM 循环的系统：固定流水线、路由器、监督者模式，或你正在运行的其他架构。核心问题：你的系统是什么样的（流水线、路由器、监督者，还是其他形式）？流程由谁控制：你的代码（图／状态机），还是 LLM？你一开始就用了多个智能体，还是先用了一个智能体加工具？如果后来才拆分，是什么限制迫使你这么做（上下文大小、工具过多、准确性、延迟）？你尝试过哪些方案，又因为成本太高、不稳定或难以维护而放弃了？如果你有时间：人类在哪些环节参与流程（审批、升级处理、审核队列）？你如何进行跨智能体的评估和链路追踪？
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