超越单一智能体：Multi-Agent系统的应用与实战搭建

你是否曾思考过：

当单一智能体在处理复杂任务时频频“失忆”、效率骤降，如何突破它的能力天花板？

面对多步骤、高专业度的项目，是继续依赖一个“全能助手”，还是转向更智能的团队协作模式？

如果开始尝试 Multi-Agent 系统，该如何设计架构、协调分工，并确保系统稳定可控？

如果这些问题正是你关注的，那么这门课程将为你系统解答。AI 不仅是一个工具，更是一个“可组织的智能团队”。掌握 Multi-Agent 系统，你可以在复杂任务中实现专业分工与高效协作，真正释放 AI 的协同生产力。

本课程围绕“理论构建、实战落地”两大主线展开：

系统认知：深入讲解从单智能体到多智能体的进化逻辑、核心优势与适用边界，帮助你判断何时该使用 Multi-Agent。

架构解析：详解三大编排模式（Supervisor、Sequential、Hierarchical）及其应用场景，带你理解不同架构的优劣与选择依据。

实战搭建：从零开始在 Claude Code 中构建你的第一个 Multi-Agent 系统，涵盖任务分解、Agent 职责定义、通信协议设计等关键环节。

协作优化：探讨智能体之间的上下文管理、错误防控、结果聚合等实战问题，提升系统稳定性与效率。

场景延伸：覆盖代码审查、内容生产、数据分析、客服系统等多类场景，提供可复用的架构思路与调整方法。

讲师背景：20 年产品实战经验的系统架构推动者

吉森老师拥有互联网产品领域 20 年经验，曾在爱卡汽车、粉丝网、华扬联众、中国移动等企业担任产品核心角色，精通产品从 0 到 1 的冷启动与成熟期增长优化。他致力于将复杂的系统思维转化为可落地的方法论，擅长从业务本质出发设计可持续演进的智能体协作架构。

通过本课程，你将：

1. 建立系统认知：理解 Multi-Agent 的核心思想与适用场景，能够判断何时采用多智能体方案；

2. 掌握架构能力：熟悉主流编排模式与四层架构，具备根据任务特点设计系统框架的能力；

3. 获得实战经验：通过一步步搭建与调试，掌握 Multi-Agent 系统从设计到运行的全流程关键点；

4. 提升协作思维：学会在智能体之间建立清晰职责、高效通信与可靠容错机制，推动团队化 AI 协作落地。

吉森老师认为：“Multi-Agent 不是让一个 AI 更聪明，而是让多个 AI 像专业团队一样协作。”你，准备好组建你的 AI 团队了吗？