别让 AI 智能体瞎干活！多 Agent 分工 + 协作 3 步法，新手也会用！

兄弟们，见字如面，我是王中阳。

最近我们团队扎在 AI 智能体应用开发里，Trea solo 模式下的多 Agent 协同算是把坑踩了个遍——最痛的一次，因为把架构设计和代码实现丢给同一个智能体，直接导致项目延期两周。今天就把“智能体职责划分”的实战经验掏给大家，全是能直接抄的干货。

这张图，就值得兄弟们实操一下：

很多人刚搞多 Agent 开发时都犯过这个错：觉得“一个智能体多干活，省得协调”。但实测下来，这跟让建筑设计师去砌墙没区别——要么顾不上全局，要么栽在细节里。今天核心就讲透一件事：为啥架构师和后端开发智能体必须分开，以及怎么分才能高效协同。

一、血泪教训换的结论：必须拆成两个独立智能体

先把结论摆死：多 Agent 开发里，后端架构师和后端开发智能体，拆分是唯一解。我们前两次试错都是因为“二合一”，踩的坑现在想起来都肉疼，这也让我们摸透了拆分的底层逻辑。

1. 职责边界不清，等于埋雷

架构师智能体的核心是“掌方向”，后端开发智能体是“踏实地”，混在一起准出问题。我们第一次做 AI 客服系统时，让一个智能体既设计微服务架构，又写用户登录接口，结果它为了追求代码简洁，把权限校验逻辑直接砍了——架构层面的“安全性”和开发层面的“便捷性”直接冲突。

拆分后就清爽了：

• 架构师智能体：管整体架构、技术选型（比如用 GoZero 还是 SpringAI）、微服务拆分、API 规范这些“大方向”；

• 后端开发智能体：专心写接口、做单元测试、修 bug，不用操心“这个服务拆得对不对”。

2. 能力要求完全是两码事

做架构需要“全局眼”，得知道哪种技术栈能扛住未来 10 万用户的并发；写代码需要“钻牛角尖”，得清楚 Go 的切片扩容机制会不会踩内存坑。这两种能力的训练方向根本不一样。

我们现在给架构师智能体喂的是过往 10 个项目的架构文档和性能复盘报告，给开发智能体练的是百万行级别的优质代码库——专攻一项，效率直接翻番。

3. 并行干活，进度直接提速 50%

这是最实际的好处。架构师智能体刚输出 API 规范，开发智能体就能接手写基础接口，不用等完整架构文档落地。我们最近做的企业知识库项目，就靠这招把 20 天的开发周期压缩到 12 天——架构师在优化微服务通信机制时，开发已经把 PgVector 的向量存储接口写完了。

二、实战派分工方案：3 类智能体职责说明（直接复制用）

光说拆分没用，得把“谁该干啥、不该干啥”写死。下面是我们迭代 3 次后的最终分工说明，按角色拆分核心职责与红线，比表格更清晰，避免信息扎堆：

1. 后端架构师智能体

核心职责：

• 定架构：微服务拆分（如“用户服务+知识库服务+交互服务”）

• 选技术：框架（SpringAI/GoZero）、组件（PgVector）选型

• 画规范：编写 API 文档，明确入参、出参及错误码

• 盯性能：预判瓶颈（如向量检索需加缓存）

• 对接前端：确认交互逻辑与 API 适配需求

绝对红线：

• 不写业务代码（如登录接口等具体实现）

• 不参与单元测试审核

• 不处理“接口字段缺失”等小 bug

2. 后端开发智能体

核心职责：

• 按 API 文档规范编写业务代码

• 执行单元测试+集成测试，保障接口可用

• 修复开发中的语法错、逻辑错

• 优化代码（如抽取重复工具类）

• 参与代码评审，对齐架构要求

绝对红线：

• 不擅自修改系统架构或服务拆分逻辑

• 不更换架构师指定的技术组件（如用 Milvus 替代 PgVector）

• 重大变更（如新增字段）必须请示架构师

3. 前端智能体

核心职责：

• 将原型图转化为可交互界面

• 按 API 规范对接后端接口

• 优化用户体验（如输入防抖、加载骨架屏）

• 实现多端适配（手机/电脑端兼容）

绝对红线：

• 不直接访问后端数据库

• 不擅自修改接口逻辑，疑问需同步架构师

• 前端架构变更（如加状态管理）需提前与后端沟通

三、协作流程：从踩坑到丝滑的 3 步玩法

分工明确后，协作流程得跟上。我们总结了“架构先行、并行开发、联调闭环”的套路，现在团队协作比之前顺畅太多，分享给大家。

1. 第一步：架构师先搭好骨架（1-3 天）

架构师智能体先拉着前端智能体开“需求对齐会”，重点输出两样东西：

• 架构图+技术选型说明：比如“用 GoZero 做微服务框架，PgVector 存向量数据”，得说清为啥这么选

• OpenAPI 规范文档：用 Swagger 写清楚每个接口的路径、参数、返回值，前端直接能生成请求代码

这里提醒一句：别搞口头同步！我们之前试过一次，架构师说“兼容旧接口”，开发智能体直接理解成“废弃旧接口”，差点出生产事故——文档才是硬标准。

2. 第二步：开发并行冲，架构师当后盾（核心阶段）

这阶段架构师和开发智能体各干各的，效率最高：

• 开发智能体：照着 API 文档写代码、做测试，遇到“这个逻辑要不要加日志”这种细节，不用问架构师，按团队编码规范来

• 架构师智能体：不是没事干，要盯两个点——一是开发有没有偏离架构（比如私自加了个服务间的直接调用），二是解决开发提的技术难题（比如“PgVector 的索引怎么建才快”）

• 前端智能体：同步用 Mock 服务调接口写页面，不用等后端接口落地

3. 第三步：联调闭环，问题不过夜

接口开发完就进入联调，这里要做好两件事：

1. 实时沟通：建个专属沟通群，开发和前端联调遇到“接口返回格式不对”，直接 @架构师和相关智能体，10 分钟内响应

2. 代码评审：开发提交代码后，架构师重点看“是否符合架构设计”，比如“微服务之间是不是通过 API 网关通信”，不用纠结“变量名起得好不好”

四、避坑补充：3 个关键提醒

这些都是我们真金白银买的教训，记好能少走很多弯路：

1. 任务优先级要分清，别瞎忙

给任务标上 P0-P3 优先级，各智能体盯好自己的重点：

• P0（紧急） ：系统崩了、核心接口用不了——架构师和开发一起上

• P1（重要） ：核心功能开发、性能瓶颈优化——架构师盯方案，开发盯实现

• P2-P3（常规） ：代码重构、文档完善——开发自己安排就行

2. 冲突别扯皮，按规则来

遇到分歧别内耗，我们定了个简单规则：

• 架构问题：架构师拍板，但要听开发的可行性建议（比如“这个方案代码实现太复杂，能不能简化”）

• API 问题：前后端协商，架构师当裁判，优先保系统整体逻辑

3. 智能体要持续调教，不是一劳永逸

别指望智能体一开始就完美干活：

• 给架构师智能体喂我们过往的项目架构文档，让它学我们的风格

• 开发智能体写完代码，我们人工标错几次，它就知道“哪些坑不能踩”了

• 每周花 1 小时复盘，比如“这周开发智能体越界改了架构，下次怎么通过提示词限制它”

最后说句实在话

多 Agent 协作的核心不是“用 AI 替代人”，而是让智能体像专业团队一样分工协作。把架构师和开发的职责拆清楚，再搭好流程，你会发现——AI 智能体比人还好管理，只要规则明确，它绝对不摸鱼、不甩锅。

如果你们在智能体分工上有别的坑，或者有更好的方案，评论区留言，咱们一起拆解。

我是阳哥，专注分享 AI+后端的实战干货，关注我，下次踩坑少走弯路！