一个不够：让多个小雅分工协作

多智能体：各司其职的一支队伍

多智能体，就是让多个有不同角色和职责的智能体协作完成一件事。最经典的分工是这三个：

它们之间互相传递消息：规划者列出计划交给执行者，执行者干完交给评审者，评审者挑出问题再退回去改。

看一次"写手 + 编辑"的协作

同一个模型，因为"写"和"审"由两个角色分开做，产出明显更好——这就是分工的力量。

🙌 动手：配一对"写手 + 编辑"

在扣子里，可以用多 Agent / 工作流编排让两个角色接力：

1. 建两个角色：一个"写手"（负责产出），一个"编辑"（负责挑错并给修改意见）。
2. 编排成流程：写手出稿 → 编辑评审 → 不合格退回写手改 → 合格输出。
3. 给它一个写作/方案类任务，看两个角色来回打磨的效果。

✅ 学完这步，你掌握了智能体进阶的一招：用"分工 + 互审"换更高的质量。

🔧 上手：两个智能体协作（可运行）

让"写手"和"编辑"两个角色接力,代码也很朴素——就是分别给它们不同的人设,让产出在两者间来回。下面这段 复制即可运行：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="你的KEY", base_url="https://api.deepseek.com")
MODEL = "deepseek-chat"

def ask(system: str, user: str) -> str:
    return client.chat.completions.create(model=MODEL, messages=[
        {"role": "system", "content": system},
        {"role": "user", "content": user},
    ]).choices[0].message.content

WRITER = "你是文案写手,写得简洁有力、有画面感。只输出文案本身。"
EDITOR = "你是挑剔的编辑。指出文案的具体问题并给出可执行的修改意见;若已经够好,只回复『通过』。"

task = "写一句 AI 智能体课程的推广语。"
draft = ask(WRITER, task)
print("✍️ 写手初稿：", draft)

review = ask(EDITOR, f"任务：{task}\n文案：{draft}\n请评审。")
print("🔍 编辑意见：", review)

if "通过" not in review:                       # 评审不过 → 退回写手按意见改
    final = ask(WRITER, f"任务：{task}\n初稿：{draft}\n编辑意见：{review}\n请据此改写,只输出新文案。")
    print("✅ 改写后：", final)

两个角色、不同人设、产出来回传递——这就是多智能体的内核。注意:它比单智能体多调用了好几次模型,更慢更贵,所以下面这条要记牢👇

我有一个任务：『___』（我来描述）。请帮我判断它需不需要多智能体；如果需要，设计 2-3 个角色（各自职责、怎么协作、谁审谁），如果不需要，说明为什么单个智能体就够。