多 Agent 系统是一种利用大型语言模型（LLM）构建的 Agent 系统，旨在为不同的 Agent 分配角色和任务信息，并配备相应的工具插件，以完成复杂的任务。与单 Agent 系统相比，多 Agent 系统在任务完成过程中与用户的交互可能会减少一些。
构建一个多 Agent 框架需要考虑以下主要组成部分：
环境：所有 Agent 应处于同一个环境中，环境中包含全局状态信息，Agent 与环境之间存在信息的交互与更新。 阶段：为了完成复杂任务，现有多 Agent 框架通常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 控制器：控制器可以是 LLM，也可以是预先定义好的规则，主要负责环境在不同 Agent 和阶段之间的切换。 记忆：在多 Agent 框架中，由于 Agent 数量增多，导致消息数量增多，同时每条消息可能需要记录发送方、接收方等字段。Coze Agent 是一个多功能的 AI 应用程序和聊天机器人开发平台，采用多 Agent 模式，支持用户轻松创建各种聊天机器人，并将其部署到不同的社交平台和消息应用上。它还支持 AI Agent 的四种主要设计模式，包括反思模式、工具使用模式、规划模式和多 Agent 协作模式，能够帮助 AI 或大型语言模型生成更加优质的内容，并实现高效的任务分解和执行。
