多 Agent 输出样例

任务

设计一个本地 Ollama 多智能体系统，要能分析需求、给实现建议、检查冲突并输出最终结论。

角色分工

1. 需求分析 Agent

负责：

• 识别任务核心目标
• 提炼约束条件
• 划分必要的子任务
• 输出需求边界

2. 实现建议 Agent

负责：

• 基于需求分析提出技术方案
• 选择合适的编排框架
• 建议如何接入本地 Ollama
• 输出实现路径

3. 冲突检查 Agent

负责：

• 检查实现方案和需求是否冲突
• 识别重复职责和循环依赖
• 找出流程中的薄弱点
• 输出风险清单

4. 总结 Agent

负责：

• 汇总前面所有结果
• 提炼结论
• 输出最终结构化方案

典型协作过程

1. 主代理先生成 agent spec
2. 需求分析 Agent 输出边界和约束
3. 实现建议 Agent 根据边界给出方案
4. 冲突检查 Agent 对方案做校验
5. 总结 Agent 根据黑板和消息队列收敛结果
6. Review 节点判断是否还需要继续迭代

典型输出特征

• 每个 agent 都只做自己的事
• 中间结果会进入黑板
• 必要的信息才通过 relay 定向投递
• 最终输出会收敛成 plan / messages / summary / conclusion

价值

和单 Agent 相比，多 Agent 的价值主要在于：

• 结构更清楚
• 依赖更明确
• 过程更可控
• 更容易发现冲突
• 最终结论更稳