概述

MultiAgent 是一套強大的多代理系統，專為協調多個代理共同完成複雜任務而打造。其創建與配置流程簡單高效，採用「規劃者-執行者-審核者」(Planner-Executor-Reviewer) 的任務執行方法，企業可依據不同業務情境自訂 AI 代理團隊，大幅提升組織內 AI 應用的效率與彈性。本平台內建多款預設 AI 代理，例如 AI 程式編輯器 IDE、瀏覽器功能操作、電腦功能操作等，即裝即用，無須繁雜設定。

MultiAgent 的運作機制如下所示：

flowchart LR

 subgraph P["規劃者"]
    direction TB
        P1["任務澄清
        確認並釐清用戶指令意圖"]
        P2["規劃者
        生成高質量待辦任務清單"]
        P3["行動
        動態產生任務行動清單"]
  end
 subgraph R["執行者"]
    direction TB
        T(["任務-1"])
        T2(["任務-2"])
        T3(["任務..."])
    direction LR
        A3["行動1"]
        A4["行動2"]
        A5["行動3"]
        A6["行動4"]
  end
 subgraph Rev["審核者"]
    direction TB
        RV["企業自訂審核標準"]
        D1{"是否需
        人工接管？"}
        D2{"是否需
        完整更新任務？"}
        D3{"有待完成
        任務需調整？"}
        D4{"當前任務
        需重新執行？"}
        End(["持續執行任務"])
  end
    H2["人工用戶接管"]
    H1["用戶發送任務"]
    P1 --> P2
    P2 --> P3
    P -- 串行 --> T & T2 & T3
    T -- 並行 --> A3 & A4
    A6 -- 任務執行完成 --> RV
    RV -- 未通過 --> D4
    D4 -- N --> D3
    D4 -. Y .-> T
    D3 -. Y .-> P
    D3 -- N --> D2
    D2 -- N --> D1
    D2 -. Y .-> P
    D1 -- Y --> H2
    D1 -- N --> End
    A4 -- 串行 --> A5
    A5 -- 串行 --> A6
    RV -- 通過 --> NT["執行下個任務"]
    H1 -- 提交任務指令 --> P

     H1:::human
     H2:::human
     P1:::planner
     P2:::planner
     P3:::planner
     T:::runner
     T2:::runner
     T3:::runner
     A3:::runner
     A3:::Peach
     A4:::runner
     A4:::Peach
     A5:::runner
     A5:::Peach
     A6:::runner
     A6:::Peach
     RV:::reviewer
     D1:::decision
     D2:::decision
     D3:::decision
     D4:::decision
     End:::reviewer
     NT:::reviewer
    classDef human fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9,stroke-width:2px
    classDef planner fill:#e8f5e9,stroke:#81c784,stroke-width:2px
    classDef runner fill:#fffde7,stroke:#ffe082,stroke-width:2px
    classDef reviewer fill:#ede7f6,stroke:#b39ddb,stroke-width:2px
    classDef decision fill:#fce4ec,stroke:#ec407a,stroke-width:2px,stroke-dasharray:4 2
    classDef Peach stroke-width:1px, stroke-dasharray:none, stroke:#FBB35A, fill:#FFEFDB, color:#8F632D

上圖說明：「規劃者」負責澄清目標產出行動清單，「執行者」實際分工處理行動，「審核者」負責檢查成果並決定是否需修正、重新執行或人工接管。

主要功能

自訂 AI 代理團隊建構：MultiAgent 支援依據業務需求靈活組建 AI 代理團隊，大幅提升組織 AI 應用的彈性。
豐富的預設 AI 代理：內建多種即用型 AI 代理，如 AI 程式編輯器 IDE、瀏覽器功能、電腦功能。
多場景角色支援：涵蓋開發、產品、測試、演算法、數據、行銷等多種部門所需代理類型。
廣泛應用場景：可應用於深度調查、數據洞見分析、標案文件製作、帳目報表產出等多元商業任務。
高效且易用：操作簡便，顯著提升工作效率，例如數分鐘內即可組建一個 AI 數據分析團隊。

創建與配置

MultiAgent 的建立與單一代理相似，操作直覺、流程簡潔，高度自動化。主要說明如下：

全域設定：預設為收合狀態，可於此配置記憶體、輸入輸出、知識庫、資料庫、日誌、洞察等功能，與單一代理設定一致。
新增節點：點擊「新增節點」即可於畫布上添加各種代理，包含：
- 預設代理：GPTBots 預建、即裝即用、具備既定能力的代理，如線上搜尋、瀏覽器功能操作。
- 模板代理：需自行配置角色與能力的自訂代理。
代理整合：組建團隊時，僅需選擇目標代理，拖曳至畫布並連線，即可串聯能力，協同完成複雜任務。

代理說明

規劃者代理（Planner Agent）

負責需求澄清、任務規劃、執行動作產生與成果覆核等，是 MultiAgent 團隊的核心建議選用最強模型版本（推理型模型雖可，但運行時間較長）。支援自訂任務控制機制，包括動態任務調整、人工接管選項、單一任務最大重試次數，避免浪費 Token。可搭配記憶體、工具、知識庫、資料庫功能，靈活擴充能力。

電腦功能代理（Computer Use Agent）

支援自訂角色提示字、執行次數上限、人工即時接管等功能，遇到代理無法自行執行，可讓人工用戶直接遠端接管。所有操作皆於沙盒化（Sandboxed） Linux 環境安全執行，具系統指令、檔案與應用存取等能力。

瀏覽器功能代理（Browser Use Agent）

沙盒化環境，於瀏覽器中執行多種自動化操作，需求模型能力低，不論 LLM 是否支援影像輸入都可使用。

程式編輯器代理（Coder IDE Agent）

於命令列（CLI）沙盒環境生成程式，自動搜尋、API 操作、網頁生成與文件產出等。

在線搜尋代理（Online Search Agent）

具備自主檢索網頁、解析網址內容的能力，適用於大量資訊網路情境。

執行流程

MultiAgent 執行步驟如下：

任務輸入：用戶輸入描述並提交。規劃者先確認內容再決定啟動或請求補充。
任務清單產生：指令確立後，規劃者產生待辦清單並請用戶確認，然後自動執行。
動態執行：每個任務啟動時，動態產生行動清單及步驟。完成後即由規劃者審查並根據情況動態調整後續行動。
總結產出：全部任務完成後，系統自動彙總並輸出結果。如需追問或更新成果，用戶可持續互動。

最佳實踐

能力敘述明確：請詳實填寫代理能力，有助於規劃者最佳化任務分配。
模型版本選用平衡性：挑選效能與速度兼具的模型，避免推理成本過高。
控制機制優化：適度設定執行次數與人工接管選項，平衡資源消耗與可靠性。