多智能体协作架构模式：驱动传统公司向AI智能公司转型

前言

在数字化浪潮的席卷下，传统公司的运营模式正面临着前所未有的挑战。随着市场竞争的日益激烈，客户需求的快速变化以及业务复杂度的不断攀升，传统公司在缺乏 AI 技术支撑的情况下，暴露出诸多痛点。在决策层面，由于海量数据的处理与分析依赖人工，导致决策效率低下且准确性难以保证。传统的市场调研与数据分析方法，往往需要耗费大量的时间和人力，从收集数据到得出结论，周期冗长，使得公司在面对瞬息万变的市场时，难以迅速做出精准的决策，错失市场先机。

在客户服务方面，传统公司难以满足客户日益增长的个性化、即时化服务需求。人工客服在处理大量咨询时，容易出现响应不及时、服务质量参差不齐的问题，无法为客户提供 24 小时不间断的高效服务，这不仅降低了客户满意度，还可能导致客户流失。在生产运营环节，传统的生产管理方式缺乏对生产过程的实时监控与智能优化，无法及时发现并解决生产中的问题，导致生产效率低下、成本居高不下。所以如果引入AI客服系统，先构建向量化知识库，比如产品规格、话术等，然后根据预先写好的提示词，调用多Agent协作体系，就可以自动完成售前售中和售后的客户服务。

面对这些困境，越来越多的公司开始尝试引入先进的 AI 技术，其中基于Deepseek的多智能体协作架构模式成为了众多企业的选择。Deepseek 凭借其强大的自然语言处理能力、深度学习算法以及多智能体协作机制，为企业提供了一种全新的智能化解决方案。通过 Deepseek，企业能够实现数据的自动收集、分析与洞察，为决策提供准确、及时的依据，大大提升决策的科学性和效率。在客户服务领域，Deepseek 可以实现智能客服的自动应答，快速准确地解决客户问题，提升客户服务体验。在生产运营中，Deepseek 能够实时监控生产流程，预测潜在问题并提供优化建议，实现生产效率的提升和成本的降低。

一些先行企业已经在采用基于Deepseek的多智能体协作架构模式后取得了显著的成绩。联想集团与 DeepSeek 合作推出的基于 DeepSeek 大模型的一体机解决方案，支持千亿参数的大模型训练与场景化推理，用户在实际工作中实现了更为精准的决策和操作，显著提升了工作效率。联想还推出了个人智能体 “小天”，与 DeepSeek 直接接入，为用户带来了更为智能化的操作体验。中软国际携手 DeepSeek 推出的生成式 AI 聊天机器人，借助 DeepSeek 的强大模型基础，使企业的业务效率有望提升 50% 以上，真正实现了智能化服务。该聊天机器人支持多模态问答和个性化推荐，具备知识库实时检索能力，广泛应用于智能客服、知识管理及营销创意等多个领域，极大地拓展了企业的服务维度。

多Agent协作架构模式的应用，为企业的降本增效带来了诸多好处。在成本方面，它减少了人工操作的需求，降低了人力成本；提高了生产效率和资源利用率，降低了运营成本。在效率方面，它实现了业务流程的自动化和智能化，大大缩短了业务处理时间，提高了工作效率；能够快速响应市场变化和客户需求，提升了企业的市场竞争力。在质量方面，它通过精准的数据分析和智能决策，提高了产品和服务的质量，增强了客户满意度。

因此，深入研究 Deepseek 多智能体协作架构模式在企业中的应用，对于推动传统公司向 AI 智能公司转型，提升企业的核心竞争力，具有重要的理论和实践意义。

一、多智能体协作架构

（1）哪些传统架构设计思想可以应用于多智能体协作

在多智能体协作架构中，传统架构设计思想中的管道过滤器风格和流程化架构能够为其提供丰富的设计思路和实践指导。

管道过滤器风格是一种经典的架构模式，它将系统分解为一系列的过滤器组件和连接这些组件的管道。每个过滤器负责对输入数据进行特定的处理，并将处理后的结果输出到管道中，数据就像在一条生产线上流动一样，依次经过各个过滤器，最终得到完整的处理结果。在多智能体协作中，这种风格可以被应用于任务的分解与处理流程的构建。例如，在一个自然语言处理任务中，智能体可以类比为过滤器，文本数据则是在管道中流动的数据。一个智能体负责对文本进行分词处理，将输入的文本分割成一个个单词或短语，然后通过管道将分词结果传递给下一个智能体；下一个智能体接收分词后的结果，进行词性标注，确定每个单词的词性；接着，再将标注后的结果传递给后续的智能体进行句法分析等其他处理步骤。通过这种方式，不同的智能体专注于自己擅长的任务，实现了任务的分工与协作，提高了处理效率和灵活性。当需要添加新的处理功能时，只需要在管道中插入新的智能体（过滤器）即可，而不会对其他智能体的功能和整个协作流程产生太大的影响。

流程化架构强调按照一定的业务流程来组织系统的各个部分，各个环节之间存在明确的顺序和依赖关系。在多智能体协作中，这种架构思想可以用于协调智能体之间的工作流程，确保任务能够按照预期的顺序逐步完成。以一个电商订单处理系统为例，当接收到一个新的订单时，第一个智能体负责对订单信息进行验证，检查订单的完整性、客户信息的准确性等；验证通过后，将订单信息传递给第二个智能体，这个智能体负责库存查询，确认所需商品的库存是否充足；如果库存充足，再将订单传递给第三个智能体进行订单处理，如生成发货单、安排物流等。每个智能体在流程中扮演着特定的角色，按照既定的流程顺序协同工作，保证订单处理的高效和准确。这种流程化的协作方式可以有效地避免智能体之间的冲突和混乱，提高系统的可靠性和稳定性。

（3）上下文

在多智能体沟通流程中，上下文扮演着至关重要的角色，它为智能体之间的交互提供了关键的背景信息，使得智能体能够更好地理解任务和彼此的意图，从而实现更高效的协作。

上下文的运作机制基于对任务相关信息的记录、传递和更新。当一个任务被提出时，相关的上下文信息，如任务的目标、初始条件、已有的相关知识等，会被整理并传递给参与任务的智能体。在智能体协作过程中，每个智能体的行动和决策都会受到当前上下文的影响。例如，在一个智能客服系统中，当用户提出问题时，问题的文本内容、用户的历史咨询记录以及当前的对话状态等都构成了上下文信息。第一个智能体在接收到问题后，会依据这些上下文信息进行初步的分析和理解，然后将处理后的结果以及更新后的上下文传递给下一个智能体。下一个智能体在处理时，同样会参考接收到的上下文，结合自己的功能和知识，进一步推进任务的解决。

在大模型多智能体对话中，上下文的应用更为复杂和关键。大模型通过对大量文本数据的学习，具备了强大的语言理解和生成能力，但要在多智能体协作中准确地发挥作用，上下文的有效管理不可或缺。以一个智能写作辅助系统为例，当用户要求生成一篇关于特定主题的文章时，大模型中的不同智能体分别负责不同的任务，如主题分析、大纲生成、内容撰写和语法检查等。主题分析智能体首先根据用户输入的主题信息以及相关的背景知识（这构成了初始上下文），确定文章的核心要点和关键信息，并将这些信息作为上下文传递给大纲生成智能体。大纲生成智能体依据接收到的上下文，结合自己对文章结构和逻辑的理解，生成文章的大纲框架，同时更新上下文，如添加大纲中各部分的详细描述和关联关系等，再将更新后的上下文传递给内容撰写智能体。内容撰写智能体在生成具体内容时，会不断参考上下文，确保内容与主题紧密相关，逻辑连贯，并且符合大纲的结构安排。在整个过程中，上下文就像一条无形的线索，贯穿于各个智能体之间，使得它们能够协同工作，共同完成复杂的任务。

上下文在多智能体沟通流程和大模型多智能体对话中，是实现智能体有效协作、任务顺利完成的重要保障，它通过信息的传递和更新，协调着智能体的行动，提升了系统的整体性能和智能水平。

（4）函数

在与大语言模型（LLM）交互的过程中，通过在提示词中声明函数，能够引导 LLM 根据具体需求调用相应的函数，从而实现更复杂、更精准的任务处理。以查询天气信息为例，首先需要定义一个用于获取天气的函数，如get_current_weather，并详细描述其功能和参数。在 Python 中，可以使用如下代码定义这个函数：

def get_current_weather(location, unit='celsius'):# 这里是获取天气信息的具体逻辑，实际应用中可能需要调用天气APIweather_info = {"location": location,"unit": unit,"temperature": 25,  # 示例温度，实际应从API获取"condition": "Sunny"  # 示例天气状况，实际应从API获取}return weather_info

然后，在提示词中声明这个函数，告知 LLM 在遇到相关问题时可以调用它。例如，当用户询问 “北京的天气如何？” 时，提示词可以这样构建：

messages = [{"role": "user", "content": "北京的天气如何？"},{"role": "system","content": "当你无法直接回答用户问题时，可以调用以下函数：\n""get_current_weather(location: string, unit: 'celsius' | 'fahrenheit'):\n""    获取指定位置的当前天气信息，location为城市名称和省份（如北京），unit为温度单位，可选'celsius'（摄氏度）或'fahrenheit'（华氏度）。"}]

当 LLM 接收到这样的提示词和用户问题时，它会根据问题的内容和函数声明，判断是否需要调用get_current_weather函数。如果判断需要调用，LLM 会生成一个包含调用函数所需参数的 JSON 对象，例如：

{"name": "get_current_weather","parameters": {"location": "北京","unit": "celsius"}}

接下来，程序会捕获这个函数调用信息，并实际调用get_current_weather函数，将返回的结果再反馈给 LLM。LLM 根据函数返回的结果，生成最终的回答，如 “北京当前的天气为晴天，温度为 25 摄氏度。”

在这个过程中，提示词的设计至关重要。它不仅要清晰地声明函数的名称、功能和参数，还要引导 LLM 在合适的情况下调用函数。同时，对于函数的返回结果，也需要进行合理的处理，使其能够被 LLM 有效地利用，从而生成准确、有用的回答。通过这种方式，能够充分发挥 LLM 的语言理解能力和函数的特定功能，实现更高效、智能的交互。

（5）串行

在面对一些需要深度推理、逻辑步骤紧密相连的复杂任务时，串行向大模型提问成为一种必要且有效的策略。以软件功能设计为例，从需求分析到功能架构搭建，再到具体的代码实现思路拟定，每一个环节都依赖于前一个环节的结果，呈现出明显的先后顺序。在需求分析阶段，需要向大模型详细描述软件的应用场景、目标用户群体以及期望实现的核心功能等信息，大模型基于这些输入进行分析，梳理出用户的关键需求和潜在需求。例如，对于一款电商购物软件的功能设计，在需求分析时，向大模型提问 “一款面向年轻消费者的电商购物软件，需要具备哪些特色功能以吸引用户并提高购物转化率？” 大模型可能会回答需要个性化推荐功能、便捷的社交分享功能以及有趣的互动营销功能等。

基于需求分析的结果，进入功能架构搭建环节，此时向大模型提问 “根据上述需求，如何设计软件的功能架构，以确保各个功能模块之间的协同工作和高效运行？” 大模型会依据需求分析的结论，提出诸如将软件架构分为用户界面层、业务逻辑层和数据存储层，在用户界面层设置商品展示、购物车、个人中心等模块；业务逻辑层负责处理用户的操作请求、商品信息的管理以及订单的处理等；数据存储层用于存储用户信息、商品数据和订单数据等。

在完成功能架构搭建后，针对具体的代码实现思路，向大模型提问 “在上述功能架构下，以 Python 语言为例，如何实现商品搜索功能的代码逻辑？” 大模型会给出具体的代码实现框架，包括定义相关的数据结构、编写搜索算法以及与数据库的交互逻辑等。

在串行向大模型提问的过程中，有诸多事项需要注意。首先，每次提问的内容必须准确、清晰且完整，确保大模型能够充分理解问题的意图和背景信息。模糊或不完整的提问可能导致大模型给出不准确或不完整的回答，影响任务的推进。其次，要合理利用前一次提问的结果，将其作为下一次提问的重要依据和输入信息，形成连贯的推理链条。同时，需要对大模型的回答进行严格的评估和验证，不能盲目接受。由于大模型的回答是基于其训练数据和算法生成的，可能存在一定的局限性或错误，需要结合实际情况和专业知识进行判断和修正。最后，在提问过程中，要注意控制问题的复杂度和粒度，避免一次性提出过于复杂或包含过多子问题的问题，以免大模型难以处理。可以将复杂问题分解为多个简单的子问题，按照逻辑顺序依次提问，逐步引导大模型完成复杂任务的推理和解答。

（6）并行

在处理一些对时间要求较高、任务之间相对独立且可以同时进行的场景时，并发向大模型提问成为一种高效的策略。以小说创作中的段落生成为例，假设要创作一部长篇小说，其中不同的章节或段落可以并行生成。对于描述不同场景、人物的段落，如一个段落描述主角在繁华都市的街头漫步，另一个段落描述反派在秘密基地的谋划，这两个段落的创作逻辑和内容关联度较低，可以同时向大模型发送不同的提示词来生成。在生成时，提示词 95% 以上可能都是围绕小说的世界观、人物设定、情节走向等通用信息，仅有 5% 左右是针对具体段落的特殊描述，如场景的具体位置、人物的特定动作等。

在编写 SQL 代码时，当需要从数据库中获取多个不同维度的数据，但这些数据获取的逻辑和条件相对独立时，也可以并发向大模型提问。例如，一个任务是获取过去一个月内销售额大于 100 万的订单信息，另一个任务是获取同一时期内客户满意度评分高于 8 分的客户名单，这两个 SQL 编写任务可以并行进行。提示词中大部分内容是关于数据库的结构、字段定义、数据类型等通用信息，而不同之处在于具体的查询条件和目标数据。

在并发向大模型提问时，需要注意以下几点。首先，要确保大模型的资源充足，能够同时处理多个请求。如果大模型的计算资源有限，同时接收过多的并发请求可能会导致响应速度变慢甚至出现错误。其次，要合理设计提示词，虽然大部分提示词可能相似，但对于每个并发任务的特殊需求，必须准确、清晰地表达，避免因提示词的模糊或错误导致生成的结果不符合预期。再者，要对并发提问的任务进行有效的管理和调度，确保各个任务之间不会相互干扰，并且能够按照预定的顺序或逻辑对生成的结果进行整合和处理。最后，需要考虑网络延迟等外部因素对并发提问的影响，采取相应的措施来优化网络连接，提高数据传输的稳定性和速度，以保证并发提问的高效性和准确性。

（7）多结果返回

由于大语言模型（LLM）的特性，在一次问答过程中，常常会出现返回多个结果的情况，或者通过多次循环回答，共同组合成一个完整的结果，然后再将其推送给下一个 Agent，这一过程在实际应用中具有重要意义，同时也伴随着诸多需要关注的要点。

在一些复杂的任务场景中，比如智能投资顾问场景下，当用户询问 “如何配置一个稳健的投资组合，以应对市场波动并实现长期增值？”LLM 可能会综合考虑多种因素，返回多个不同侧重点的投资建议结果。它可能会从资产类别角度，给出股票、债券、基金等不同资产的配置比例建议；从风险偏好角度，针对保守型、稳健型和激进型投资者分别提供相应的投资组合方案；从投资期限角度，为短期、中期和长期投资者制定不同的策略。这些多个结果并非随意给出，而是基于 LLM 对大量金融数据、市场趋势、投资理论等知识的学习和理解，旨在全面满足用户需求。

有时，LLM 需要通过多次循环回答来逐步完善结果。以智能编程助手为例，当用户要求生成一段复杂的程序代码来实现特定功能时，第一次回答可能只是给出一个初步的代码框架，定义了主要的函数和类结构，但缺乏具体的实现细节。在后续的循环回答中，LLM 会根据用户的反馈或者自身对任务的进一步分析，逐步填充代码细节，如添加错误处理机制、优化算法效率、完善注释说明等，直到生成一个完整可用的代码。

在多结果返回并推送给下一个 Agent 的过程中，有许多需要注意的事项。首先，对于多个结果，需要有明确的标识和分类，以便下一个 Agent 能够清晰地理解每个结果的含义和用途。例如，在上述投资顾问场景中，可以使用特定的标签，如 “资产类别配置建议”“风险偏好投资方案”“投资期限策略” 等，对不同的结果进行标注。其次，多次循环回答之间需要保持逻辑连贯性和一致性，避免出现前后矛盾的情况。在编程助手的例子中，后续补充的代码细节要与初始的代码框架紧密结合，遵循相同的编程风格和逻辑思路。此外，还需要对返回的结果进行质量评估，确保其准确性和有效性。在投资建议中，要验证所推荐的投资组合是否符合市场实际情况和投资原则；在编程代码中，要检查代码是否能够正确运行，是否存在潜在的漏洞或错误。最后，当下一个 Agent 接收结果时，需要有相应的处理机制，能够根据自身的任务和目标，合理地选择和利用这些结果，实现任务的顺利推进。

二、多智能体管理架构

（1）动态创建

一个好的多智能体协作架构应当自动根据需要动态创建新的 LLM 会话并设置好系统提示词，从而成为一个新的 Agent。以智能项目管理系统为例，当项目中出现新的任务类型，如需要进行市场调研分析时，系统能够自动检测到这一需求。它会迅速创建一个新的 LLM 会话，针对市场调研分析这一任务，设置专门的系统提示词。这些提示词可能包括市场调研的目的、方法、重点关注的指标等相关信息，引导新创建的 Agent 准确地理解任务并高效地开展工作。

在智能客服系统中，当遇到一些特殊的客户问题，如涉及到新产品的复杂技术咨询时，现有 Agent 无法有效解决，此时多智能体协作架构便会动态创建新的 Agent。这个新 Agent 的系统提示词会围绕新产品的技术特点、常见问题解答以及与客户沟通的技巧等方面进行设置，使其能够快速理解客户的技术问题，并运用相关知识给出准确的解答。

动态创建新 Agent 的过程中，系统需要对任务需求进行准确的识别和分析。可以通过对输入的任务描述进行关键词提取、语义分析等方式，判断任务的类型和特点，从而确定需要设置的系统提示词内容。同时，为了确保新创建的 Agent 能够与其他 Agent 协同工作，还需要考虑其与现有 Agent 之间的通信和协作机制，使其能够在整个多智能体系统中有效地发挥作用。

（2）动态回收

当 Agent 完成其特定任务或不再需要参与当前的业务流程时，系统会自动触发动态回收机制。以智能项目管理系统为例，在完成市场调研分析任务后，相关的 Agent 便不再需要持续占用系统资源。此时，系统会自动检测到该 Agent 的任务已完成，然后迅速执行回收动作。它会切断该 Agent 与其他组件之间的通信连接，将其从执行流程中删除，同时释放其所占用的计算资源、内存空间等。在智能客服系统中，当针对特殊客户问题而创建的 Agent 成功解决问题后，系统会及时对其进行回收。通过这种动态回收机制，系统能够有效地优化资源配置，避免资源的浪费，确保系统始终保持高效的运行状态。同时，为了保证回收过程的稳定性和可靠性，系统需要对回收的 Agent 进行状态检查，确保其所有相关的任务和操作都已妥善完成，避免因强制回收而导致数据丢失或任务中断等问题。

（3）调度器

在多智能体协作系统中，调度器扮演着至关重要的角色，它就像是一个高效的指挥中心，负责协调各个智能体的工作，确保任务能够顺利完成。调度器的核心任务之一是实现任务分配，而对话式 LLM 在其中发挥着关键作用。

当一个复杂任务被提交到系统中时，调度器首先会对任务进行详细的分析和拆解。它会识别任务的关键要素、目标以及所需的资源和技能。然后，调度器会根据各个智能体的能力、状态以及当前的任务负载情况，借助对话式 LLM 来确定最合适的任务分配方案。对话式 LLM 通过对任务描述的理解和对智能体能力的评估，能够生成合理的任务分配建议。例如，在一个智能营销项目中，任务是制定一套针对新产品的线上推广方案。调度器会将这个任务分解为市场调研、目标用户分析、推广渠道选择、创意内容策划等多个子任务。对于市场调研子任务，调度器会考虑到智能体 A 在数据分析和市场情报收集方面具有丰富的经验和强大的能力，于是通过对话式 LLM 的分析和推荐，将该子任务分配给智能体 A，并向其发送详细的任务指令和相关的背景信息。对于目标用户分析子任务，调度器判断智能体 B 在用户画像构建和行为分析方面表现出色，便将此任务分配给智能体 B。

在任务分配过程中，对话式 LLM 会与调度器进行紧密的交互。调度器会向对话式 LLM 提供任务的详细信息，包括任务的优先级、时间要求、预期结果等。对话式 LLM 则会根据这些信息，结合对智能体的了解，生成具体的任务分配策略。它可能会考虑到不同智能体的优势和劣势，以及它们之间的协作关系，以确保任务分配的合理性和高效性。同时，对话式 LLM 还会根据任务的进展情况和智能体的反馈，动态地调整任务分配方案。如果在执行过程中发现某个智能体遇到了困难，无法按时完成任务，对话式 LLM 会建议调度器重新分配任务，或者为该智能体提供额外的支持和资源。通过这种方式，调度器借助对话式 LLM 实现了灵活、高效的任务分配，激活了其他 LLM 会话，促进了多智能体之间的协作，提高了整个系统的任务处理能力和效率。

（4）校验器

为了确保大模型的思考结果符合预期，校验器发挥着不可或缺的作用。以智能医疗诊断系统为例，当大模型根据患者的症状描述、检查报告等信息给出诊断结果和治疗建议后，校验器会立即启动一系列的验证流程。它首先会对比大模型的诊断结果与权威的医学知识库，检查诊断是否符合常见疾病的诊断标准和医学规范。例如，对于感冒的诊断，医学知识库中明确规定了常见的症状如发热、咳嗽、流涕等，以及相应的诊断指标和鉴别诊断方法。校验器会检查大模型的诊断是否涵盖了这些关键症状和指标，是否排除了其他类似疾病的可能性。

校验器还会参考大量的临床案例数据。通过对以往类似病例的诊断和治疗结果进行分析，判断大模型给出的诊断和治疗建议是否合理。如果在临床案例中，对于某种特定类型的肺炎，通常采用的治疗方案是使用特定的抗生素，而大模型给出的治疗建议与之不符，校验器就会发出警报，提示需要进一步审查。

在金融风险评估领域，当大模型对投资项目进行风险评估并给出风险等级和投资建议时，校验器同样会进行多方面的验证。它会检查大模型的评估过程是否考虑了所有关键的风险因素，如市场风险、信用风险、流动性风险等。同时，校验器会将大模型的评估结果与专业金融分析师的评估进行对比，以及与行业内其他权威的风险评估模型的结果进行比较。如果大模型的评估结果与其他可靠评估存在较大偏差，校验器会深入分析原因，可能是大模型在数据处理、算法应用或对某些风险因素的理解上存在问题。

在实际应用中，校验器的实现方式可以采用多种技术手段。可以利用规则引擎，根据预先设定的规则和标准对大模型的结果进行匹配和验证。也可以采用机器学习算法，训练一个专门的验证模型，对大模型的输出进行分类和判断，确定其是否符合预期。此外，还可以结合人工审核的方式，由专业领域的专家对大模型的关键结果进行人工检查和确认，确保结果的准确性和可靠性。通过校验器的有效运作，能够大大提高大模型思考结果的质量和可信度，为实际应用提供更加可靠的支持 。

总结

由于Deepseek的开源，现如今每家公司都可以拥有一群智能体员工。多智能体协作架构模式为传统公司向 AI 智能公司转型提供了强大的技术支撑和创新思路。在当今数字化时代，传统公司面临着诸多挑战，如决策效率低下、客户服务质量不高、生产运营成本过高等。通过多智能体协作架构，实现了任务的高效分解与协同处理，能够快速准确地处理海量数据，为企业决策提供科学依据，提升客户服务体验，优化生产运营流程，从而有效解决了传统公司的痛点问题。

从多智能体协作架构的设计来看，它借鉴了传统架构设计思想中的管道过滤器风格和流程化架构，使得智能体之间的协作更加有序和高效。上下文在多智能体沟通流程中发挥着关键作用，为智能体提供了准确的背景信息，帮助其更好地理解任务和彼此的意图。通过在提示词中声明函数，引导大语言模型调用相应函数，实现了更复杂的任务处理。在面对复杂任务时，串行向大模型提问，按照逻辑顺序逐步推进，确保了推理的准确性和深度；而在处理相对独立的任务时，并发向大模型提问，大大提高了处理效率。由于大语言模型的特性，多结果返回或多次循环回答共同组合成完整结果的情况较为常见，这就需要对结果进行有效的管理和利用，以推动任务的顺利进行。

多智能体管理架构中的动态创建机制，能够根据任务需求自动创建新的 LLM 会话并设置系统提示词，形成新的 Agent，为任务的处理提供了更多的灵活性和针对性。动态回收机制则在 Agent 完成任务后，及时释放其占用的资源，优化了系统的资源配置。调度器借助对话式 LLM 实现了任务的合理分配，根据智能体的能力和任务负载情况，将任务分配给最合适的智能体，提高了任务处理的效率和质量。校验器通过对比权威知识库和临床案例数据等方式，对大模型的思考结果进行验证，确保其符合预期，提高了结果的准确性和可靠性。

未来，随着技术的不断发展，Deepseek 有望在更多领域和场景中得到应用，进一步推动传统公司的智能化转型。同时，企业在应用 Deepseek 时，应结合自身的业务特点和需求，合理设计和优化多智能体协作架构，充分发挥其优势，以实现企业的可持续发展。