用多 Agent“组团开挂”是一种什么体验？

随着企业智能体场景逐渐深入，AI Agent 正在从执行单点任务的工具，迈向支撑复杂业务流程的智能协作体。BetterYeah 近期正式上线 多 Agent 协同能力，多个职责明确的专家 Agent 可被灵活调度、智能协同，完成真正符合组织结构和业务逻辑的复杂任务。

传统的通用型或单一 Agent，在面对企业复杂流程往往力不从心：缺乏处理复杂任务的结构能力，无法沉淀专业经验，权限管理容易混乱，任务资源调度也缺乏灵活性。BetterYeah 多 Agent 架构支持按业务角色、岗位职责构建多个专家 Agent，由任务规划 Agent（Lead Agent）负责任务的智能拆解与分配，提升整体协作效率与业务贴合度。

作为行业首个支持多 Agent 自主规划的智能体开发平台，BetterYeah 上的任务规划 Agent 能根据任务复杂度，智能调度各类专家 Agent，无需复杂工作流搭建；同时具备任务智能规划、长短期记忆同步等功能，搭建操作更高效、自主规划能力更强。

从单 Agent 到多 Agent

与其将所有能力集中于一个 Agent，不如让每个 Agent 专注于自身领域。

多 Agent 架构不仅突破了单 Agent 的 token 长度限制，也像企业组织中“术业有专攻”的团队一样，让每个 Agent 深耕于自己的职责范围，积累处理经验、优化策略。在 BetterYeah 上使用多 Agent 协作完成任务，不仅提升解决问题的深度与广度，也显著增强了系统对复杂场景的覆盖能力。

- 组织协作更高效： 按部门、岗位配置专属专家 Agent，职责清晰，协同效果倍增。

- 任务处理更强大： 专家 Agent 跨部门、跨组织无缝协同，跨系统数据流转更高效，支持任务全流程闭环。

- 资源利用更智能： Lead Agent 负责拆解任务、智能调度，按任务复杂度与紧急度动态分配资源。

多 Agent 应用实例

下面我们以一个涉及多岗位、多部门协同任务来演示多 agent：

场景：某服饰品牌的门店销售人员日常需跟进处理用户商品返厂维修，当返厂维修完成，由该销售确认后从工厂快递发货。

过去，当销售需要工厂发货某个维修完成的产品时，首先需要在系统查询自己名下的维修单，确认某个订单维修完成后，再主动向工厂发起寄送申请，其中涉及维修单查询、发货意见查询、批量发货、厂区发货权限验证等多个系统协同与权限验证。

利用 BetterYeah 多 Agent 协同，我们可以按照不同的系统权限和处理流程，配置多个专家 agent，自主规划协同完成包括权限验证、订单查询、发货、查询处理意见等在内的多步骤复杂任务。

第一步：建立多个专家 Agent

在 BetterYeah 平台，根据多个系统及工作流程，分别搭建批量发货、维修单查询、厂区权限验证、查询处理意见 4 个专家 agent。

第二步：开启任务规划 Agent，调用单个 Agent 查询订单

在任务规划界面，选择添加该任务所涉及的专家 agent。

自然语言发布维修订单的查询需求，任务规划 Agent 调度“维修单查询 AI Agent”，查到名下多个维修订单情况。

第三步：复杂任务调度多个 Agent 协同

对名下某个订单执行包邮发货任务下达，任务规划 Agent 调度“厂区鉴权验证 AI”查询发货权限，验证通过后通过“查询处理意见 AI”确认该订单是否可发货，最后调度“批量发货 AI”完成发货操作。

欢迎点击链接，阅读原文，查看完整演示视频

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