为何优秀的AI代理仍会产出糟糕的系统输出

在构建多代理AI系统的过程中，我学到一个道理：最大的问题很少出自模型本身。大多数管道在代理之间的交接环节就会失败。你可以分别拥有一个研究代理、一个分析代理和一个报告代理，它们各自都能表现出色，独立输出看起来也很棒。但一旦它们开始互相传递数据，细微的不一致就会逐渐显现。也许研究代理返回的负载缺少某个字段；也许分析代理没有拒绝输入，而是用假设填补了空白；然后报告代理基于这个假设继续构建，最终结果逐渐偏离用户的原始需求。管道依然在运行，输出看起来仍然可信，但推理过程已经不再可靠。以下是几个对我帮助最大的实践方法。验证每一次交接。仅仅检查负载是否为有效的JSON是不够的。要确保数据的结构和含义与下一个代理的预期一致。仔细控制上下文。将整个对话历史传递给每个代理只会制造不必要的噪声。只发送每个代理实际需要的信息，最好是带有清晰引用的结构化摘要。将失败视为调试机会。如果代理拒绝输入或产生意外输出，记录确切的负载并进行调查。收集失败的交接案例往往是改进系统的最佳数据集。避免紧耦合的同步管道。随着代理数量的增加，事件驱动的工作流通常更容易扩展、恢复和维护。最可靠的多代理系统往往是最简单的。代理之间清晰的契约、强效的验证、详细的日志记录以及简单的编排，往往胜过过于复杂的架构。你在多代理工作流中遇到过最棘手的交接问题是什么？你是如何解决的呢？