随着人工智能技术的飞速发展，多智能体协作（Multi-Agent Collaboration）已成为解决复杂系统优化问题的关键手段。单一智能体受限于信息获取与计算资源，难以应对动态环境下的全局优化需求，而多智能体系统通过任务分解与动态协同，显著提升了鲁棒性与效率，推动了 AI 从单一智能向群体智能的转变，引领了一场由 LLMs 驱动的智能革命。

学界洞察：多智能体协作的三大关键维度解析

为深入剖析多智能体协作的内在机制，可从协作类型、通信机制以及协作策略这三大关键维度展开系统性分析。

• 在协作类型方面，合作、竞争、竞合这三种模式在任务处理过程中彰显出独特优势。合作机制通过促使智能体共享目标与资源，达成协同效应，进而高效完成复杂任务；竞争机制则借助模拟辩论或游戏场景，充分激发智能体的推理与创造潜能，推动智能体在竞争环境中持续优化自身性能；竞合机制能够在集体利益与个体利益之间寻求精妙平衡，灵活适应多样化的场景需求，实现整体效能的最优化。

• 通信机制方面，集中式通信结构赋予核心节点全面掌握系统状态信息的能力，使其能够基于全局视角做出更为全面、统一的决策；分布式通信结构以其高度的灵活性与鲁棒性著称，有效提升了系统的通信效率与协作效果，显著降低了对单一节点的依赖程度；层次式通信结构在实现全局优化的同时，能够快速响应局部情况，显著提高系统的反应速度与适应性。

• 协作策略层面，各有其独特优势。基于规则的策略通过设定明确的执行规则，确保智能体高效执行任务，增强了系统的稳定性和可预测性；基于角色的策略通过划分不同的角色和职责，提升了系统的模块化程度，便于进行系统的管理与维护；而基于模型的策略则通过构建环境模型，使智能体能够灵活应对不确定环境，提高了系统的自适应能力和鲁棒性。

Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs^[1]

行业剖析：多智能体协作企业级应用的瓶颈剖析

尽管多智能体协作在特定场景下已展现出显著成效，但在企业级应用层面，仍面临通信效率与安全性保障、动态任务分配优化以及系统级容错能力提升等核心挑战。尤为突出的是幻觉累加问题，多个智能体在交互过程中，其局部决策偏差可能被逐步放大，最终导致系统整体失效。伯克利大学的研究表明，主流多智能体大模型在复杂任务中的正确率仅为 25%，在部分场景下甚至低于单智能体系统。

此外，标准化协作机制的缺失也是一大制约因素。由于不同厂商的智能体系统通信协议缺乏统一标准，导致数据孤岛现象严重，跨平台协同工作面临诸多困难。现有方法在应对动态环境时适应性不足。在现实场景中，任务需求和约束条件可能随时间动态变化，大多基于静态规则的方法，难以实时调整协作策略以适应环境变化。

Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?^[2]

浪潮海岳：多智能体协作领域的创新先锋

浪潮海岳作为企业智能化转型的核心推动力量，在多智能体协作领域已构建起完整的技术体系与行业解决方案。其创新实践不仅验证了多智能体协作的商业价值，更通过架构创新、场景落地与生态共建，重新定义了企业级智能体协作的新范式。

浪潮海岳构建了企业级智能体协作基座，借助智能体应用框架（AAF）实现智能体间的动态协作与跨平台调度。该框架支持智能体的模块化开发与动态编排，在某建筑央企项目中，成功动态构建 1500 余个智能体，形成覆盖桥梁施工全流程的知识库，使方案编制效率提升 95%，错误率降低 90%。

浪潮海岳将多智能体协作深度融入企业核心业务场景，打造出覆盖财务、供应链、人力资源、生产制造等领域的智能体矩阵。在财务领域，通过现金流预测智能体与多模态智能审核智能体，实现“短期计划+中期预测+长期规划”的现金流动态管理，拦截率提升至 90%，并支持单据、发票、合同的多模态交叉审核。在人力资源领域，Moirai 人力智能体构建了覆盖“选、用、育、留”全生命周期的智能体集群，例如通过人才智能检索智能体与用工风险评估智能体，实现 7×24 小时政策咨询与流程办理，员工自助服务覆盖率超 90%。在生产制造领域，工艺图纸识别+代码生成智能体打通了设计端与工艺端，例如在某汽车制造企业中，通过识别图纸参数自动生成控制层代码，使工艺开发效率提升 40%。

浪潮海岳依托海岳 PaaS 平台与开放生态体系，加速多智能体协作技术的标准化与行业推广。海岳 PaaS 平台提供智能原生、云原生、数据智能与物联网四大技术能力，支持企业快速集成第三方 AI 服务。目前，浪潮海岳已服务 79 户央企、190 家中国 500 强企业。

浪潮海岳：解锁智能体协作新范式，引领企业智能化未来

浪潮海岳在多智能体协作领域的突破，体现在技术架构的先进性、场景落地的深度以及“技术+场景+生态”三位一体的战略布局。通过多智能体协同架构、复合式 AI 能力与开放协议，有效解决了传统智能体系统在动态环境适应性、标准化协作机制等方面的痛点。

浪潮海岳将多智能体协作从单一任务拓展至企业全价值链。在智能制造领域，通过“云+边+端”架构实现设备物联、生产执行与运营决策的一体化智能管控，帮助企业降低运营成本 15%。

浪潮海岳联合基础设施提供商、算法团队与科研机构，构建了开放、共享的智能体生态。与某高校合作研发的智能工艺生成智能体，已在机械加工、电子制造等行业实现标准化复制。

展望未来，浪潮海岳将持续以 AI First 战略为指引，通过多智能体协作技术的深度创新，推动企业从“局部智能化”迈向“全局自主化”，解锁人机协同、数据驱动与智能决策的新范式，成为全球企业智能化转型的核心引擎。

重要参考文献：

[1] Tran K T , Dao D , Nguyen M D ,et al. Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs[J]. arXiv.2501.06322, 2025.

[2] Cemri M , Pan M Z , Yang S ,et al.Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?[J]. arXiv:2503.13657, 2025.

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