多Agent系统（Multi-Agent System）
由多个具有专业能力的Agent协同工作的系统，通过分工合作完成复杂任务。
Key Points
- 每个Agent有特定角色和工具
- 支持CrewAI、LangGraph等框架
- 解决单一Agent能力有限的问题
Details
典型架构
- 检索Agent：负责向量检索、图谱查询
- 总结Agent：负责答案整理、格式输出
- 路由Agent：负责意图判断、任务分发
- 执行Agent：负责工具调用、API操作
框架对比
| 维度 | LangGraph | CrewAI |
|---|---|---|
| 状态管理 | 内置持久化层 | 基础状态管理 |
| 多轮对话 | 原生支持 | 需额外配置 |
| 工作流 | DAG编排 | 角色定义 |
| 适用场景 | 复杂多轮 | 多角色协同 |
混合架构
"规则引擎（如Drools）+ LLM"混合决策机制：
- 大模型处理复杂推理
- 规则引擎处理确定性流程
- 置信度低时自动降级
Context
是构建复杂智能客服系统的关键技术，特别适用于需要多工具调用的场景。
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