我学习了两天，理解是 多智能体=多个智能体
所以。1. 每个智能体要会感知会决策执行 要像人一样做复杂任务
2. 智能体之间不是模块调用 没有明确接口
可能是模糊的构想，可以讨论，也像人一样

【 在 snxly 的大作中提到: 】
: 我理解主要是两方面的考虑
: 一个是分工。通过给不同的subagent分配不同的tool，设置不同的system prompt来实现。
: 另一个是分流。如果大模型context上限是128k，用十个agent来做同一件事儿，就能用128*10 的context。
:  
: 【 在 dawei78 (小可爱) 的大作中提到: 】
: :  和工作流，单智能体有什么本质区别？
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