百度千帆多智能体编排并不是把三个“全能助手”放在一起。真正有用的拆分，应让每个角色拥有不同输入、产出和停止条件。下面以“研究报告助手”为例，把任务拆成研究员、证据审校员和主控 Agent，重点讲角色边界与交接。
什么任务值得用多智能体
如果任务只需查一份文档并回答，一个知识库 Agent 通常更简单。只有当任务包含相互独立的专业步骤、需要角色间复核，或不同步骤使用不同工具时，多智能体才可能带来价值。
百度千帆多智能体协同 Agent 概述说明了当前产品形态。先确认账号中的可用入口和限制，再设计协作，不要根据旧截图猜界面。
把角色写成输入输出契约
| 角色 | 输入 | 输出 | 不能做 |
|---|---|---|---|
| 主控 | 研究问题、范围、截止日期 | 任务拆分和最终状态 | 无证据时直接成稿 |
| 研究员 | 单一子问题、允许来源 | 事实卡：结论、原文、链接、日期 | 把推测写成事实 |
| 审校员 | 事实卡和标题承诺 | 通过项、冲突项、待核实项 | 自行删除冲突证据 |
示例任务是虚构的流程设计，没有在真实企业项目中运行。若来源含商业机密或个人数据，应先做权限隔离和脱敏。
步骤一：主控只负责分派与收口
主控指令可以写成：
把问题拆成不超过3个子问题。
每个子问题交给研究员，要求返回事实卡。
事实卡必须送审校员；存在冲突或缺来源时停止成稿。
只有所有关键结论通过后，才生成报告目录。这里的“停止”很重要。没有停止条件，多智能体可能反复讨论，却没有可验收的结果。
步骤二：交接时传结构化结果
研究员交给审校员的内容应固定格式：
{
"claim": "待验证结论",
"source_url": "https://官方来源",
"source_date": "2026-10-01",
"quote": "支持结论的原文",
"uncertainty": "适用地区或版本"
}不要只传“我查过了，没问题”。审校员需要能定位证据；字段缺失时应返回主控，不能用语言流畅度代替事实验证。
步骤三：测试交接失败
- 来源链接为空：审校员应判定待核实。
- 两个来源结论冲突：应同时保留并提示人工判断。
- 研究员返回任务范围外内容：主控应丢弃或重新分派。
- 同一任务来回转交超过上限：主控停止并输出失败原因。
百度千帆官方的多智能体研究 Agent 实践可用于核对平台的当前搭建思路。具体角色数量应由任务决定，不应照抄案例数量。
怎样验收编排是否有效
下一步：选一个答案已知、证据公开的小问题，分别用单 Agent 和多 Agent 运行，保存每次交接记录。
验证方法：检查最终结论是否都能回到事实卡，冲突是否被暴露，失败时是否能指出缺哪个字段。若多 Agent 只增加对话轮数，却没有增加证据覆盖或错误拦截，应回到单 Agent 或工作流。
失败边界：多智能体不会自动解决资料错误、权限缺失和工具不稳定。本文没有在读者的千帆账号或生产数据上实测，无法保证延迟、费用或效果；这些项目应在小规模试点中单独测量。
常见问题
角色越多越好吗？
不是。每增加一个角色，就增加一次上下文传递和失败点。先用两个执行角色加一个主控验证价值，再决定是否扩展。
主控 Agent 能否直接修改数据库？
不建议把广泛写权限交给主控。需要写操作时，应通过受限工具校验参数、身份和幂等键，并保留审计记录。
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