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智能体的利用，是写一个prompt好，还是将智能体制作成多个角色走工作流好？

11 2025-07-15 09:52

这是个非常关键的架构选择问题，核心在于任务复杂度和协作需求。我帮你拆解一下两种方案的优劣和适用场景：

1. 单Prompt方案（单体智能体）

适用场景：

任务链短（3步以内）、逻辑简单（如“总结→翻译→输出”）
无需多角色视角（如单一客服、文案生成）
对延迟敏感（实时对话、移动端应用）

优势：

低延迟：单次调用完成，无工作流开销
成本低：无多次API调用或角色维护费用
易调试：Prompt问题直接修改即可

劣势：

上下文冲突：长任务中易遗忘早期指令（如先要求“创新”后要求“保守”）
角色混乱：难以同时扮演“批判者+执行者”（如代码审查时自我纠错效果差）

示例：

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你是一个电商客服，按以下步骤处理退货：  
1. 核对订单信息  
2. 判断退货原因（若用户未说明则询问）  
3. 生成退货地址和注意事项  
禁止提及竞争对手，用口语化表达。

2. 多角色工作流方案（Multi-Agent）

适用场景：

复杂任务链（如“需求分析→产品设计→测试用例生成”）
需对抗性验证（如“开发者写代码→安全审计角色找漏洞”）
多领域协作（如医疗诊断中“医生角色+药剂师角色+保险审核角色”）

优势：

专业分工：每个角色可微调专用模型（如代码角色用GPT-4，测试角色用Claude）
降低幻觉：审计角色可强制要求引用原文（如“法律条款必须来自2023年《民法典》第X条”）
可插拔：新增“风控角色”不影响原有流程

劣势：

延迟高：多轮调用+结果聚合（可通过并行优化部分缓解）
成本高：需维护角色Prompt库和中间状态存储

示例架构：

决策树：如何选择？

任务是否需要多人协作？
- 是 → 工作流（如“辩论赛需正方+反方+评委”）
- 否 → 单Prompt（如“写一首五言绝句”）
是否需要对抗性验证？
- 是 → 工作流（如“律师起草合同→合规审查”）
是否对延迟敏感？
- 是 → 单Prompt（如语音助手）

混合方案（最佳实践）

对中等复杂度任务，可伪工作流：

用单次Prompt模拟多角色，通过结构化输出规避冲突：

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请分三步回答，每步换行且以[角色]开头：  
[分析师] 指出用户代码的3个潜在问题  
[优化师] 针对问题1给出重构方案  
[测试员] 为优化后的代码设计1个边界测试用例

总结：简单任务用单Prompt，复杂协作用工作流。最终可先用单Prompt验证需求，再拆解为角色工作流（类似从Monolith→Microservices的演进）。

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