3.4 Multi-Agent 模式实战：内容创作助手

你将搭建什么？

这一节你将跟着页面一步一步搭建一个名为“客户方案共创助手”的 Multi-Agent 应用。它不是单个万能机器人，而是由多个专家 Agent 共同完成任务：主 Agent 负责接待和分发任务，行业调研 Agent 负责公开信息检索，方案设计 Agent 负责输出智能体方案，交付评审 Agent 负责检查落地风险。

完成后，用户只需要输入一个客户需求，例如“我想给零售客户做一个门店知识问答和工单处理助手”，应用就能根据任务类型自动选择合适的专家 Agent，并输出行业调研、方案设计或交付风险评审结果。

🖼 图：3.4-01 内容创作助手实战

本节最终产物

• 一个 Multi-Agent 模式应用：客户方案共创助手。

• 一个主 Agent：方案接待与任务分发 Agent。

• 三个子 Agent：行业调研 Agent、智能体方案设计 Agent、交付风险评审 Agent。

• 两种协同方式：先体验自由转交，再用工作流编排实现更稳定的任务路由。

• 一组可直接复用的 Agent 提示词、转交描述、意图识别配置、测试问题和发布说明。

Step 1：创建 Multi-Agent 模式应用

先创建一个空的 Multi-Agent 应用。Multi-Agent 模式适合处理“一个用户目标需要多个专家协作”的场景，比如售前方案共创、投研分析、内容生产流水线、客户服务专家组、运营诊断等。

1. 进入 ADP 控制台，点击左侧菜单中的“应用开发”。

2. 点击“新建应用”。

3. 应用模式选择“Multi-Agent 模式”。

4. 填写应用名称、应用简介。头像可以先跳过，后续再补充。

5. 点击“新建”，进入 Multi-Agent 应用配置页面。

应用基础信息

应用名称：客户方案共创助手

应用简介：面向售前、交付、客户成功和业务方案设计人员的多智能体协作助手。它可以根据客户行业、业务问题和目标，完成行业调研、智能体方案设计和交付风险评审，并支持通过工作流编排实现稳定的专家路由。

🖼 图：3.4-02 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-03 内容创作助手实战

检查点

你应该已经进入 Multi-Agent 应用的配置页面。页面中通常会有一个默认 Agent，也可能带有默认插件。后续我们会按照“主 Agent → 子 Agent”的顺序重新配置。

Step 2：先确定多 Agent 分工

在真正配置前，先把应用中的角色分清楚。Multi-Agent 的关键不是“多建几个 Agent”，而是让每个 Agent 都有明确职责、清晰边界和可判断的转交条件。

检查点

本节不要一开始就追求 Agent 数量。建议初学者先控制在 3-4 个 Agent：一个负责接待和调度，2-3 个负责具体专家任务。

Step 3：准备方案设计知识库素材

方案设计 Agent 需要稳定理解“什么时候用标准模式、什么时候用单工作流、什么时候用 Multi-Agent”。为了让它不要完全凭模型自由发挥，我们先准备一份小型知识库资料。

• 素材_智能体应用模式选择说明.docx

教学素材：素材_智能体应用模式选择说明.docx

标题：智能体应用模式选择说明

一、标准模式

标准模式适合以自然语言问答、知识库检索、产品咨询、制度问答、培训学习和专家分身为主的应用。它上手快、配置简单，适合先用知识库、问答对、同义词、拒答和长期记忆完成应用冷启动。如果需求主要是“用户提问，系统基于资料回答”，可以优先考虑标准模式。

二、单工作流模式

单工作流模式适合流程相对固定、步骤明确、节点串联清晰的任务。例如信息收集、参数提取、意图识别、知识检索、条件判断、工具调用、结果生成、回复输出等。它适合客服工单、表单抽取、投诉分流、报告生成、内容生产、流程助手等场景。

三、Multi-Agent 模式

Multi-Agent 模式适合一个目标需要多个专家角色协作完成的任务。每个 Agent
可以有自己的提示词、插件和职责边界。它适合售前方案共创、投研分析、运营诊断、复杂内容生产、专家组问答等场景。Multi-Agent 可以使用自由转交，也可以用工作流编排来提升路由稳定性。

四、Claw 模式

Claw 模式适合更深度的自定义 Agent
开发，通常需要更强的工具调用、自定义执行逻辑、复杂上下文管理或更灵活的开发能力。适合标准模式和工作流难以满足的复杂场景。

五、模式选择建议

如果需求以问答为主，优先标准模式；如果需求是固定流程，优先单工作流；如果需求需要多个专家角色协作，考虑 Multi-Agent；如果需求需要高度自定义执行逻辑，考虑
Claw 模式。实际项目中可以组合使用，例如用标准模式做入口，用工作流调度 Multi-Agent 或工具。

1. 下载“素材_智能体应用模式选择说明.docx”。

2. 进入应用的知识库或知识管理页面，上传该文档。

3. 等待解析完成，并检查切分和识别效果。

4. 后续在“智能体方案设计 Agent”中保留知识库插件或选择该知识库。

🖼 图：3.4-04 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-05 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-06 内容创作助手实战

Step 4：配置主 Agent：方案接待与任务分发 Agent

主 Agent 的任务不是回答所有问题，而是先理解用户到底要什么，然后把任务交给合适的专家。主 Agent 的提示词一定要强调“先判断、再追问、再转交”，否则它容易自己直接回答，导致子 Agent 没有被调用。

进入 Agent 管理页面，选择默认 Agent ，在系统提示词中粘贴下面的内容，填写转交描述。

主 Agent 提示词

# 角色

你是"客户方案共创助手"的主 Agent，负责接待用户、理解需求、澄清缺失信息，并把任务转交给最合适的专家 Agent。

# 工作目标

帮助售前、交付、客户成功和业务方案设计人员快速完成客户智能体方案共创。你不需要自己完成所有专家任务，而是要判断用户意图，并调度行业调研 Agent、智能体方案设计 Agent、交付风险评审 Agent 协同完成。

# 信息收集规则

当用户需求不完整时，先追问以下关键信息，不要急着输出完整方案：

1. 客户所属行业或业务部门；

2. 目标用户是谁，例如员工、客服、运营、销售、客户、管理者；

3. 当前业务问题是什么，例如效率低、查询慢、人工判断多、流程不稳定；

4. 期望输出是什么，例如问答助手、工作流、方案文档、风险清单、演示 Demo。

# 转交规则

1. 如果用户想了解行业趋势、客户痛点、公开案例、竞品方向或场景机会，转交给"行业调研 Agent"。

2. 如果用户想设计智能体方案、选择应用模式、拆解流程、规划知识库或插件，转交给"智能体方案设计 Agent"。

3. 如果用户想检查交付风险、上线风险、数据权限、合规边界、评测验收或运营维护，转交给"交付风险评审 Agent"。

4. 如果用户要求"给我一份完整方案"，先确认信息是否足够；信息足够后可以依次调用行业调研、方案设计和交付风险评审能力。

5. 如果用户的问题很简单，可以先用 1-2 句话解释，再建议用户选择下一步方向。

# 回答风格

语言要简洁、专业、适合非技术背景用户理解。不要编造客户案例、数据、合同、价格、内部资料或未验证结论。

主 Agent 转交描述

负责接待用户、澄清需求、判断任务类型，并根据用户问题将任务转交给行业调研、智能体方案设计或交付风险评审等专家 Agent。

🖼 图：3.4-07 内容创作助手实战

检查点

主 Agent 的转交描述要写清楚“它负责分发任务”，不要写成“它负责完成所有方案”。否则其他 Agent 很难判断什么时候应该把任务交回主 Agent。

Step 5：配置子 Agent 1：行业调研 Agent

行业调研 Agent 负责调用公开搜索能力，帮助用户快速了解某个行业、客户或场景的公开信息。这里建议添加“混元 AI 搜索”或平台可用的搜索类插件。点击“添加 Agent”，Agent 名称填写“行业调研 Agent”，点击“添加插件”，搜索并添加“混元 AI 搜索”工具。

🖼 图：3.4-08 内容创作助手实战

粘贴下面的系统提示词。填写转交描述。

行业调研 Agent 系统提示词

# 角色

你是行业调研 Agent，负责基于公开信息帮助用户快速理解某个行业、客户、业务场景或公开案例。

# 任务目标

围绕用户提供的行业、客户类型或业务问题，检索并总结公开信息，输出对智能体方案设计有帮助的调研结论。

# 工具使用规则

1. 当问题需要最新公开信息、行业趋势、公开案例或竞品信息时，调用搜索类插件进行检索。

2. 搜索 query 要尽量具体，优先包含行业、场景、业务问题和"AI/智能体/自动化/知识问答/客服"等关键词。

3. 不要把搜索结果当成内部事实。涉及客户内部数据、合同、收入、价格和未公开项目时，必须说明无法确认。

# 输出格式

请按以下结构输出：

1. 调研结论：用 3-5 条总结这个行业或场景的主要机会。

2. 典型痛点：列出用户可能遇到的业务问题。

3. 可落地智能体方向：给出 3 个适合进一步设计的智能体方向。

4. 对方案设计的启发：说明后续方案设计应重点关注哪些知识、流程、工具或风险。

5. 信息边界：说明哪些内容来自公开信息，哪些需要客户补充内部资料。

行业调研 Agent 转交描述

负责 <行业调研> 的 Agent，完成 <调研行业趋势、客户痛点、公开案例、竞品方向、场景机会等需要进行公开搜索并输出结构化调研结论> 的特定任务。

🖼 图：3.4-09 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-10 内容创作助手实战

单 Agent 调试问题

请调研一下零售行业门店运营中，适合用智能体提效的场景。

请调研一下航空公司客服投诉处理场景中，AI 智能体可以解决哪些问题？

🖼 图：3.4-11 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-12 内容创作助手实战

检查点

行业调研 Agent 的回答应该明显包含“公开信息总结”的特点，而不是直接输出完整搭建方案。如果它开始设计节点和工作流，说明职责边界写得不够清楚。

Step 6：配置子 Agent 2：智能体方案设计 Agent

方案设计 Agent 是本应用最核心的专家。它负责把用户的业务需求转成可落地的 ADP 应用方案，包括选择应用模式、拆解流程、规划知识库、插件、测试集和演示路径。

1. 点击“添加 Agent”，Agent 名称填写“智能体方案设计 Agent”，添加知识库问答工具。

2. 粘贴下面的系统提示词，填写转交描述。

智能体方案设计 Agent 系统提示词

# 角色

你是智能体方案设计 Agent，负责把客户业务需求转化为可搭建、可演示、可评测的智能体方案。

# 任务目标

根据用户提供的行业、业务问题、目标用户、输入资料和期望输出，设计一个适合在 ADP 上搭建的智能体方案。

# 知识使用规则

1. 优先参考知识库中的"智能体应用模式选择说明"。

2. 如果知识库没有覆盖某个细节，可以基于一般方案设计经验给出建议，但要说明这是建议而不是已确认事实。

3. 不要编造客户数据、项目效果、内部系统能力或未经确认的产品功能。

# 方案设计流程

1. 先复述用户需求，确认目标用户和业务问题。

2. 判断适合的应用模式：标准模式、单工作流模式、Multi-Agent 模式、Claw 模式或组合方案。

3. 拆解业务流程：输入是什么、处理步骤是什么、输出是什么。

4. 设计核心能力：知识库、问答对、同义词、参数提取、意图识别、条件判断、插件、Agent 分工等。

5. 给出最小可演示 Demo：说明第一版应该先实现哪些能力。

6. 给出测试集建议：至少包含正常问题、边界问题、无答案问题和异常输入。

# 输出格式

请严格按以下格式输出：

一、需求理解

二、推荐应用模式

三、流程设计

四、知识库与资料准备

五、插件/工具/系统对接建议

六、第一版 Demo 范围

七、测试问题建议

八、需要客户进一步确认的问题

智能体方案设计 Agent 转交描述

负责 <智能体方案设计> 的 Agent，完成 <设计智能体方案、选择应用模式、拆解流程、规划知识库、插件、测试集或演示 Demo等> 的特定任务。

🖼 图：3.4-13 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-14 内容创作助手实战

单 Agent 调试问题

客户想做一个员工制度问答助手，应该用标准模式还是工作流？请给出方案。

客户想做一个投诉工单辅助处理助手，需要先收集投诉类型，再调用知识库生成回复建议，应该怎么设计？

检查点

方案设计 Agent 应该输出结构化方案，并能根据需求判断模式。它不应该只给概念解释，也不应该直接进入交付风险评审。

Step 7：配置子 Agent 3：交付风险评审 Agent

交付风险评审 Agent 用来模拟项目上线前的“评审专家”。它不是重新设计方案，而是检查方案哪里可能不稳定、哪里需要补资料、哪里需要客户确认。点击“添加 Agent”，Agent 名称填写“交付风险评审 Agent”，添加知识库问答。

粘贴下面的系统提示词，填写转交描述。

交付风险评审 Agent 系统提示词

# 角色

你是交付风险评审 Agent，负责检查智能体方案在交付、上线和运营中的风险。

# 任务目标

基于用户提供的方案、需求或业务描述，识别可能影响上线效果的风险，并给出修复建议。

# 评审维度

1. 需求清晰度：目标用户、业务问题、输入输出是否明确。

2. 知识资料：是否有权威资料、版本管理、负责人、更新机制。

3. 数据与权限：是否涉及内部数据、客户信息、个人隐私、系统权限。

4. 流程稳定性：是否存在多分支、异常输入、缺失字段、人工兜底。

5. 模型与提示词：是否有幻觉、拒答、格式不稳定、上下文过长风险。

6. 插件与系统对接：插件是否需要授权、入参是否清晰、失败时是否有兜底。

7. 评测验收：是否有测试集、验收指标、灰度策略和回滚方案。

8. 运营维护：上线后如何收集反馈、优化知识库、维护版本。

# 输出格式

请按以下格式输出：

一、整体风险等级：低/中/高，并说明理由。

二、主要风险清单：用表格列出风险点、影响、优先级、修复建议。

三、上线前必须补充的信息。

四、建议测试集方向。

五、是否建议进入 Demo 搭建阶段。

交付风险评审 Agent 转交描述

负责 <交付风险评审> 的 Agent，完成 <检查方案风险、上线准备、数据权限、合规边界、测试集、验收指标、灰度发布或运营维护等> 的特定任务。

🖼 图：3.4-13 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-16 内容创作助手实战

单 Agent 调试问题

请评审这个方案：为客户搭建一个员工制度问答助手，上传员工手册后直接对全员开放。

请帮我检查一个投诉工单辅助处理工作流上线前有哪些风险。

检查点

交付风险评审 Agent 的回答应该以“风险、影响、修复建议”为主，不应该重新写一遍完整方案。

Step 8：配置 Agent 转交关系

自由转交模式下，Agent 会根据转交描述和转交关系判断是否把任务交给其他 Agent。这里要同时配置“转交描述”和“允许转交对象”。

🖼 图：3.4-17 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-18 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-19 内容创作助手实战

进入 Agent 协同或转交关系配置区域，为主 Agent 勾选三个子 Agent，为每个子 Agent 至少勾选主 Agent。如果希望“方案设计后可以进入风险评审”，可以允许方案设计 Agent 转交给交付风险评审 Agent。保存配置。

检查点

如果你发现某个 Agent 永远不会被调用，优先检查两件事：第一，转交描述是否清楚；第二，当前 Agent 是否允许转交给目标 Agent。

Step 9：先用自由转交调试 Multi-Agent 效果

完成 Agent 和转交关系后，先不要急着做工作流编排。我们先体验自由转交，让学员理解 Multi-Agent 会如何根据任务自主调度。

自由转交测试问题

我想给零售客户做一个门店运营智能体，先帮我看看有哪些可落地场景。

客户想做一个员工制度问答助手，请帮我设计一版方案。

请评审一下这个方案：上传公司制度文档，员工直接在应用里问问题，系统自动回答。

请给我一份完整方案：客户是航空公司，想做投诉工单辅助处理，目标是提升客服回复效率。

🖼 图：3.4-20 内容创作助手实战

向用户确认清楚需求后，主Agent将任务转交给【智能体方案设计Agent】，输出设计方案。

检查点

自由转交适合探索型、开放型任务，但在严肃交付场景中可能存在路由不稳定的问题。如果希望“某类问题必须进入某个 Agent”，建议继续配置工作流编排。

Step 10：切换为工作流编排，让任务路由更稳定

接下来把协同方式从自由转交切换为“工作流编排”。这样做的目的，是用工作流中的意图识别节点来决定调用哪个 Agent，提升稳定性和可控性。

1. 进入应用的“Agent 协同方式”设置，选择“工作流编排”，进入工作流管理，点击“新建工作流”。

2. 工作流名称填写“方案任务分发”。工作流描述填写：根据用户输入识别任务类型，并调用对应专家 Agent 输出行业调研、方案设计、风险评审或完整方案。

🖼 图：3.4-21 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-22 内容创作助手实战

工作流基础信息

工作流名称：方案任务分发工作流

工作流描述：根据用户输入识别任务类型，并调用对应专家 Agent 输出行业调研、智能体方案设计、交付风险评审或完整方案。

Step 11：添加意图识别节点

这个工作流的第一步是判断用户到底要什么。我们用意图识别节点把用户请求分成四类：行业调研、方案设计、风险评审、完整方案。

在开始节点后点击“+”，添加“意图识别”节点。输入变量选择系统变量中的 SYS.UserQuery和SYS.ChatHistory，用于理解上下文。按照下面的配置新增 4 个意图。

意图识别补充提示词

请根据用户当前问题判断其最主要的任务类型：

如果用户信息不足但仍能判断大方向，优先选择最接近的意图。

🖼 图：3.4-23 内容创作助手实战

检查点

意图之间要互斥，描述要具体。不要把“方案设计”和“完整方案”写得一模一样，否则路由会不稳定。

Step 12：为每个意图分支添加 Agent 节点

意图识别完成后，每条分支都要调用对应的 Agent。这里的 Agent 节点就是把前面创建的专家 Agent 接入工作流。

1. 在“行业调研”分支后添加 Agent 节点，选择“行业调研 Agent”。

2. 在“方案设计”分支后添加 Agent 节点，选择“智能体方案设计 Agent”。

3. 在“风险评审”分支后添加 Agent 节点，选择“交付风险评审 Agent”。

4. 每个 Agent 节点的输入都传入 SYS.UserQuery 和 SYS.ChatHistory 。

🖼 图：3.4-24 内容创作助手实战

Step 13：配置“完整方案”分支：串联多个 Agent

完整方案不是一个 Agent 单独完成，而是先做行业调研，再做方案设计，最后做交付风险评审。这样能让学员理解 Multi-Agent 与工作流结合后的优势：既有专家分工，又有稳定流程。

1. 在“完整方案”分支后，先添加 Agent 节点，选择“行业调研 Agent”。

2. 在行业调研 Agent 后继续添加 Agent 节点，选择“智能体方案设计 Agent”。

3. 方案设计 Agent 的输入中，除了用户原始问题，还要引用行业调研 Agent 的输出。

4. 在方案设计 Agent 后继续添加 Agent 节点，选择“交付风险评审 Agent”。

5. 风险评审 Agent 的输入中，引用用户原始问题、行业调研输出和方案设计输出。

6. 最后添加一个大模型节点或回复节点，把三段结果整理成最终方案。

🖼 图：3.4-25 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-26 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-27 内容创作助手实战

完整方案分支｜最终汇总提示词

请把行业调研、方案设计和风险评审三部分整理成一份适合客户沟通的方案初稿。

输出结构：

1. 客户需求理解

2. 行业与场景机会

3. 推荐智能体方案

4. 第一版 Demo 范围

5. 交付风险与前置条件

6. 下一步需要客户补充的信息

要求语言简洁、结构清晰，不要编造数据和客户案例。

检查点

完整方案分支一定要把前一个 Agent 的输出传给后一个 Agent，否则多个 Agent 只是“各说各话”，没有形成真正协作。

Step 14：添加变量聚合和回复节点

前面四个分支最终都会产生一个结果。为了让用户在对话窗口看到输出，需要把各分支结果汇总到同一个回复节点。

1. 在四条分支的末尾添加“变量聚合”节点。

2. 把行业调研分支、方案设计分支、风险评审分支、完整方案分支的最终输出都加入聚合变量。

3. 变量聚合的作用是从多条分支中取非空输出。

4. 在变量聚合后添加“回复”节点。

5. 回复节点内容选择变量聚合的输出。

6. 将回复节点连接到结束节点。

7. 为意图识别的“其他意图”分支添加回复节点，进行兜底回复。

🖼 图：3.4-28 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-29 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-30 内容创作助手实战

检查点

如果你只在结束节点里配置输出变量，用户对话窗口可能看不到结果。需要使用“回复节点”把内容真正返回给用户。

Step 15：调试工作流编排效果

现在用测试集验证每个分支是否能准确路由，并检查输出是否符合对应 Agent 的职责。

🖼 图：3.4-31 内容创作助手实战

提示

常见问题修复 如果路由错误，先优化意图识别描述；如果 Agent 输出跑偏，优化该 Agent 的系统提示词；如果完整方案缺少前后衔接，检查后一个 Agent 是否引用了前一个 Agent 的输出变量。 此外，如果效果不理想，可以尝试切换agent的模型，对比效果。

Step 16：配置欢迎语和示例问题

Multi-Agent 应用更需要清晰的开场引导。用户需要知道自己可以选择“调研、设计、评审、完整方案”这几种任务。

欢迎语

你好，我是客户方案共创助手。我由多个专家 Agent 协作完成任务，可以帮助你做：

行业调研：了解某个行业或场景有哪些智能体机会；

方案设计：把客户需求转成可搭建的智能体方案；

风险评审：检查方案上线前的资料、权限、合规、评测和运营风险；

完整方案：从场景机会到方案设计，再到交付风险，生成一版方案初稿。

请告诉我你的需求。

示例问题

帮我看看零售行业门店运营有哪些智能体可落地场景。

客户想做一个员工制度问答助手，应该用什么模式？

给我一份完整方案：航空公司想做投诉工单辅助处理。

配置完成后，可以清空历史对话记录，看欢迎语和示例问题是否显示。如果没有显示，可以尝试刷新一下页面。

🖼 图：3.4-32 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-33 内容创作助手实战

Step 17：发布应用

调试通过后，将应用发布为用户可访问的版本。每次修改 Agent 提示词、插件、工作流或欢迎语后，都需要重新发布，用户侧才能看到最新效果。

1. 进入“应用发布”页面。

2. 查看待发布变更项，确认包含 Agent 配置、插件、知识库、工作流、欢迎语和示例问题。

3. 填写版本说明。

4. 点击“发布”。

5. 发布完成后，复制分享链接。

6. 用用户视角打开分享链接，再测试一遍示例问题。

🖼 图：3.4-34 内容创作助手实战

发布版本说明

V1.0 Multi-Agent 实战应用：完成客户方案共创助手基础搭建。新增主 Agent、行业调研 Agent、智能体方案设计 Agent、交付风险评审
Agent；完成自由转交测试，并通过工作流编排实现行业调研、方案设计、风险评审和完整方案四类任务路由。

🖼 图：3.4-35 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-36 内容创作助手实战

🖼 图：3.4-37 内容创作助手实战

检查点

发布后一定要用用户视角再测一次。开发态调试成功，不代表用户侧一定已经拿到最新版本。

最终效果：你应该看到这些回答

下面是用来进行测试的case。

测试case

帮我看看零售行业门店运营有哪些智能体可落地场景。

客户想做一个员工制度问答助手，应该怎么设计？

请评审这个方案：上传公司制度文档后让所有员工直接问答。

给我一份完整方案：航空公司想做投诉工单辅助处理。

课后练习：把专家组换成自己的业务场景

完成本节跟练后，可以保持 Multi-Agent 结构不变，只替换 Agent 角色、知识库和示例问题，迁移到自己的业务场景。

迁移要求

保留“主 Agent + 多个专家 Agent + 工作流编排”的结构，但要重新定义每个 Agent 的职责、转交描述、提示词和测试集。完成后至少用 10 条问题验证路由准确性。