多 Agent 协作、记忆系统、持续执行，是从 Demo 到产品的关键
大多数智能体都是短命的：执行一个任务就结束。 真正能上线的智能体系统必须具有“持续性、协作性、扩展性”。
前 6 天，我们已经构建了：
-
标准化的 Prompt 套件
-
Planner（规划器）
-
Tool Router （工具路由）
-
Executor（执行器）
今天，我们把智能体从“单一体”扩展到“系统级智能”。
我们的目标是：
构建一个 多 Agent 协作 + 记忆系统 + 持续执行 的完整框架。
这就是大型 AI 公司、Agent 平台（CrewAI、OpenAI Slate、AutoGen、LangGraph）正在做的事。
⭐ Part 1：为什么单 Agent 永远做不好复杂任务？
你让Agent 做复杂任务：
- 写文章
- 写代码
- 自测
实际上得到的结果可能是会：
- 串行执行超慢
- 频繁错误
- 任务容易中断
- 逻辑混乱
- 记忆缺失
- 长任务无法持续
这是为什么？其实原因只有一个：
GPT 再强，它本质是语言模型，不是任务执行引擎。
要解决复杂任务，必须引入这三个核心能力：
⭐ Part 2：可扩展智能体系统的“三件套”
一个工程可行的智能体系统，必须包含：
① 多 Agent 协作
每个 Agent 擅长一类任务。 类似公司里的：
- 策划
- 技术
- QA
- PM
- 数据分析
- 文案
- 运营
每个 Agent 明确职责，之间通过协议通信。
② 记忆系统
分为三类
- 短期记忆（当前任务上下文）
- 长期记忆（知识库）
- 情节记忆（每次执行的历史）
记忆决定了智能体能否做到：
- 多轮持续执行
- 在下一次执行中复用历史
- 任务中断后恢复
- 用户偏好定制化
③ 持续执行
一个AI智能体可以：
- 运行 10 分钟
- 运行 24 小时
- 运行几天
- 定时运行
- 监听事件后自动触发
例如：
- 每天总结公司日报
- 监控价格变动自动通知
- 自动抓取并更新数据
- 每周生成博客并发布
- 自动检查服务状态
这三件套，决定了你的智能体是不是“玩具”。
⭐ Part 3：多 Agent 协作怎么设计？
业界最成熟的模型：Manager 负责拆任务，Worker 负责执行子任务。
非常像 Day 4 的 Planner，但放大了 10 倍。
来看架构图：
┌─────────────┐
│ Manager │ ← 任务分解、全局控制
└──────┬──────┘
│
┌─────────────┼─────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
Coder Researcher QA Agent
Writer Data Agent Browser Bot
Manager 不执行具体任务，它只负责：
- 拆解任务
- 分配任务
- 综合 Worker 的结果
- 做最终输出
Worker 的职责非常明确：
- 只做自己擅长的那一件事
- 不能跨界
✨ Worker 例子
-
Researcher Agent（检索 + 整理信息）
Prompt： 「只能搜索、只能总结，不得生成虚构信息。」 2. #### Writer Agent（文案写作） Prompt： 「你的任务是自然语言写作，不能搜索，不能跑工具。」 3. #### Coder Agent（代码生成与修复） Prompt： 「你负责代码实现，必须输出完整文件，不得输出多余解释。」 4. #### QA Agent（验证输出） Prompt： 「你负责找到错误，必须指出问题所在位置，不得客套。」
⭐ Part 4：记忆系统——智能体的灵魂
没有记忆的智能体无法持久执行。一个可扩展系统必须具备三类记忆：
① 短期记忆
包含：
- 当前任务
- 上下文
- 最近 3–5 轮消息
- 中间工具调用结果
它不存盘，只保留在“当前会话”循环。
② 长期记忆
用于：
- 用户偏好
- 可复用知识
- 应用配置
- 历史经验
最佳实现：
- pgvector
- chroma
- milvus
其中 pgvector 是最稳定的选择。
③ 情节记忆
记录：
- 每一次执行的轨迹
- 每个 step 的输入/输出
- 中间状态
- 错误信息
- 最终结果
非常重要。它让智能体具备：
- 回溯能力
- 重放能力
- 自动 debug 能力
- 持续执行能力
⭐ Part 5：持续执行框架
你需要构建一个“智能体事件循环（Agent Event Loop）”，它要具备：
① 异步执行（async）
智能体可以
- 搜索
- 等待外部 API
- 执行计划
- 写文件
- 继续下一步
这是最底层的能力。
② 状态持久化
每一步必须存数据库。
否则：
- 任务崩溃就没救
- 无法断点续跑
- 无法长时间运行
③ Resume（恢复机制）
崩溃后能够恢复：
- 上一轮输出
- 上一工具参数
- 中间状态
- Planner 上下文
④ 计划动态更新（Dynamic Planning）
长任务无法提前规划所有步骤。
智能体必须：
- 每完成一段
- 就重新规划下一段
这就是 LangGraph、CrewAI 的核心思路。
⑤ 外部事件触发（Event-driven Agent）
非常适合：
- 飞书回调
- GitHub webhook
- 定时任务
- 数据库监听
- API 通知
⭐ Part 6：可扩展 Agent 系统的完整架构图
┌────────────────────────────┐
│ Controller │
│ (任务入口、权限、安全、限流) │
└───────────────┬────────────┘
│
▼
┌─────────────────────┐
│ Manager │
│ (分解、调度、合并) │
└─────────┬───────────┘
│
┌────────────────────┼────────────────────┐
▼ ▼ ▼
Researcher Coder Agent Writer Agent
Browser Bot QA Agent Data Agent
│ │ │
└──────────┬─────────┴──────────┬─────────┘
▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ Memory Store │ │ State Store │
└──────────────┘ └──────────────┘
这是一个可扩展、可维护、可持续运行的大型智能体体系。
⭐ Part 7：最佳实践总结
✔ 1. Agent 要小而专
不要写大而杂的 Agent。职责越清晰 → 稳定性越高。
✔ 2. 状态必须实时存储
内存 Agent 一定会崩。
✔ 3. Plan 必须动态更新
长任务不可能一次性规划好。
✔ 4. 记忆是核心
没有记忆的 Agent = 临时工。
✔ 5. 多 Agent 要有主控（Manager）
不然整个系统会“撞车”。
到今天为止，我们已经搭建了一个完整、专业、可上线的智能体系统：
- 任务规划
- 工具选择
- 执行器
- 状态存储
- 记忆系统
- 多 Agent 协作
- 持续执行架构
这套能力足以让你的智能体从传统的“LLM Demo”，升级到：
一个真正可持续运行的 AI 系统。
