从选模型到派任务:一套多Agent工作流的分层设计与试运行现状
从选模型到派任务,我的多Agent 工作流走到哪一步
作者在macOS上搭建了两层多Agent工作流:8081端口作为决策与能力网关、8082作为模型聚合出口,配合feibot的私有分派规则,实现模型请求路由与任务责任分派的分离。智能路由目前仍在试运行,完整验收尚未完成;作者称分派规则与交接方式已建立,但端到端自动化仍在形成,尚无效率对照数据。
先看结论,再核验证据
作者在macOS上搭建了两层多Agent工作流:8081端口作为决策与能力网关、8082作为模型聚合出口,配合feibot的私有分派规则,实现模型请求路由与任务责任分派的分离。智能路由目前仍在试运行,完整验收尚未完成;作者称分派规则与交接方式已建立,但端到端自动化仍在形成,尚无效率对照数据。
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案例拆解
- 动作归类
- 规则/监管、研究/数据
- 涉及品牌 / 平台
- Anthropic、DeepSeek、统一
- 市场范围
- 原文未公开
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证据墙
尚未核验发生了什么
作者在macOS上搭建了两层多Agent工作流:8081端口作为决策与能力网关、8082作为模型聚合出口,配合feibot的私有分派规则,实现模型请求路由与任务责任分派的分离。智能路由目前仍在试运行,完整验收尚未完成;作者称分派规则与交接方式已建立,但端到端自动化仍在形成,尚无效率对照数据。
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