多智能体协同如何与大语言模型结合？

1. LLM 作为智能体核心

• 每个智能体以大语言模型为推理核心，通过 Prompt Engineering 定义角色和任务
• 不同智能体使用不同的系统提示词（System Prompt），实现专业化分工
• 模型能力包括：理解自然语言指令、生成结构化输出、调用外部工具

2. 工具增强

• 智能体通过 Function Calling 调用外部工具，扩展模型能力边界
• 工具类型包括：数据库查询、API 调用、代码执行、文件操作等
• 主流框架如 LangChain、LlamaIndex 提供丰富的工具集成

3. 上下文共享

• 多个智能体共享上下文窗口，通过 Memory 机制保持对话连贯性
• 采用 RAG（检索增强生成）技术，从知识库中检索相关信息补充上下文
• 腾讯云 ES 向量检索能力、COS 等产品支持高效的知识检索

4. 推理链协同

• 复杂任务拆分为多步推理，每步由不同智能体负责
• 智能体间传递中间结果，形成完整的推理链条
• 通过 Chain-of-Thought 提示技术提升推理质量