技术速递｜多智能体工作流常常会失败，如何工程化构建不会失败的系统？
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内容提要
多智能体工作流的失败主要由于缺乏结构设计。通过类型化 Schema、明确的 Action Schema 和 Model Context Protocol（MCP），可以提高系统可靠性。设计原则包括优先考虑失败、校验边界和记录状态，使智能体更像可靠的系统组件，而非聊天界面。
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关键要点
- 多智能体工作流的失败主要源于缺乏结构设计。
- 类型化 Schema、明确的 Action Schema 和 Model Context Protocol（MCP）可以提高系统可靠性。
- 多智能体系统的行为更像分布式系统，而非聊天界面。
- 引入多个智能体会带来共享状态、顺序假设和非确定性行为等新风险。
- 类型化 Schema 是多智能体工作流的基本前提，确保数据一致性。
- Action Schema 通过定义允许的精确动作集合来消除模糊意图。
- Model Context Protocol（MCP）为工具和资源定义明确的输入与输出 Schema，并强制执行。
- 设计原则包括优先考虑失败、校验边界和记录状态，使智能体更像可靠的系统组件。
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延伸问答
多智能体工作流失败的主要原因是什么？
多智能体工作流的失败主要源于缺乏结构设计。
如何提高多智能体系统的可靠性？
通过类型化 Schema、明确的 Action Schema 和 Model Context Protocol（MCP）可以提高系统可靠性。
什么是类型化 Schema，它有什么作用？
类型化 Schema 是多智能体工作流的基本前提，确保数据一致性，避免模糊意图。
Action Schema 如何帮助减少多智能体工作流中的模糊意图？
Action Schema 通过定义允许的精确动作集合，消除模糊意图，使智能体的行为更加明确。
Model Context Protocol（MCP）在多智能体系统中起什么作用？
MCP 为每个工具和资源定义明确的输入与输出 Schema，并强制执行，确保系统的结构和一致性。
在设计多智能体工作流时应遵循哪些原则？
设计原则包括优先考虑失败、校验边界和记录状态，使智能体更像可靠的系统组件。
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