10 个让 Multi-Agent 系统更稳健的实操建议

看完一泽关于“

有效的 Context 工程

”的分享后，里面提到了关于Multi-Agent，然后跟朋友Ivan聊了一些关于Agent实践的讨论，几点建议分享给大家，欢迎大家指点、补充。1、简化为王，先稳再多很多场景下，一个“单Agent + 工具链 (RAG/Tools)”的架构，已经能高效地解决绝大多数问题。先从最简单的架构开始，验证其核心价值。确认可靠并且业务实在需要后再拆分为多智能体协作。2、Prompt 优先，地基不牢，地动山摇系统的效果差，根源往往不在于架构，而在于每个 Agent 的 Prompt 本身设计不足。先把每个 Agent 的 Prompt 优化到最小可行高效，再考虑扩展。3、契约式交互，控制输出，不控过程为每个 Agent 规定固定的输入/输出结构（schema），关注最终产物一致性，而非中间推理细节。在 Agent 间使用统一的格式（如 JSON、YAML 或模板化文本）传递信息，防止语义漂移。4、引入Router Agent，实现路由与规划Router Agent引入，进行统一调度：规划、拆解，重构等等，智能模型路由再选择轻量级或者重量级模型。5、逐个升级，不全量替换；灰度测试 + 输出漂移监控- 一次只更新一个 Agent；使用 shadow 模式对比新旧版本输出差异，避免系统级崩溃。- 小流量灰度验证新模型；对比输出语义相似度，防止迭代后质量下降。（通过 embedding 语义相似度 + 结构一致性校验实现自动监控，再结合人工抽样与 LLM 评估闭环）6、建立“观察者” Observer Agent设置监控 Agent 评估系统整体输出质量、异常率、任务成功率，触发告警或回滚。7、共享记忆中心，打破信息孤岛让所有 Agent 共用同一Memory Store（如向量数据库），避免信息割裂或记忆污染。8、日志与回放机制保存每个节点输入输出，支持 replay 与 diff 检查，快速定位问题节点。9、冻结核心节点，松绑边缘节点关键逻辑节点保持稳定版本；辅助 Agent 可灵活替换或动态加载。核心节点要包括“对抗性测试”和“边界情况”10、Human-in-the-Loop人类的纠偏、确认和监督是系统安全的最后一道防线。多智能体复杂度高，欢迎大家补充更多心得！