以下是关于绘制 Agents 协作的系统架构图的一些参考信息：
首先，了解 Agent 的基本框架，即“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”。其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。
规划方面，主要包括子目标分解、反思与改进。子目标分解能将大型任务分解为较小可管理的子目标来处理复杂任务，反思和改进则可以对过去的行动进行自我批评和自我反思，从错误中学习并改进未来的步骤，从而提高最终结果的质量。
记忆分为短期记忆和长期记忆。短期记忆是将所有的上下文学习看成利用模型的短期记忆来学习；长期记忆提供了长期存储和召回信息的能力，通常通过利用外部的向量存储和快速检索来实现。
工具方面，不同的任务和场景需要选择合适的工具。
在生成式 AI 的人机协同中，分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）3 种产品设计模式，人与 AI 的协作流程有所差异。在 Agents 模式下，AI 完成大多数工作。
可以通过 Multiagent Collaboration 的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如，作为产品经理角色，可将产品功能设计需求通过 Agents 拆解成多个独立的任务，然后遵循不同的工作流，最后生成一份大致符合期望的输出结果，再进行修改完善。
此外，还可以参考一些实例探究，如提示 LLM 提供 100 个最新观察结果，并根据这些观测/陈述生成 3 个最重要的高层次问题，然后让 LLM 回答这些问题。规划和反应时要考虑主体之间的关系以及一个主体对另一个主体的观察，环境信息以树形结构呈现。
