以下是关于多 Agent 之间调用的教程：
《执笔者》中的多 Agent 模式操作步骤：
1. 多 agent 模式切换：在 bot 编排页面点选多 agent 模式，页面将自动切换为多 agent 调试状态，相比单 agent，多了中间的 agent 连接区。
2. 添加合适节点：有两种方式选择节点，即使用已发布的 bot 或创建新的 agent，按需选取，添加的 agent 直接连接在默认的总管 agent（“执笔者”）后面，无结束节点。
3. 添加合适的 prompt：在多 agent 模式下，为每个 agent 填写合适的 prompt，外围的人设填写该 bot 的主要功能，内部的 bot 填写各个 bot/agent 的应用场景。
4. 调试与美化：经过以上三步，一个多 agent 的 bot 基本搭建完成，之后是漫长的调试过程，若输出与设想有差异，可不断调整外围和内部 bot 的提示词，提升命中率，优化交互。
沉浸式单机剧本杀 Bot 中的多 Agent 协作：
单机剧本杀 Bot 由多个 agent 共同协作完成，主要包括：
1. 主持人 Agent：通过对话引导玩家，通过提示和发放道具帮助玩家推进情节，像全知全能的主持人帮助玩家在游戏过程中前进。
2. 条件判断 Agent：负责解析玩家输入，判断是否达到触发下一情节的条件，若条件符合，把相应情节传递给主持人 Agent 继续讲解。
3. 情节向量化处理与索引构建：对剧本内容进行向量化处理，自动分段并构建索引，使主持人和判断 Agent 能迅速、准确地检索所需内容，让剧情展开更流畅。
关于 MultiAgent 的介绍：
随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统近期受到广泛关注。Agent 系统旨在利用 LLM 的归纳推理能力，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。
目前常见框架主要集中在单 Agent 场景下，其核心在于 LLM 与工具的协同配合，LLM 根据用户任务的理解，推理出需要调用的工具，并根据调用结果向用户提供反馈，在任务完成过程中，Agent 可能需要与用户进行多轮交互。
同时，越来越多的 Agent 框架开始关注多 Agent 场景，为完成任务，为不同的 Agent 指定不同角色，并通过 Agent 之间的协作来完成复杂任务，与单 Agent 相比，在任务完成过程中，与用户的交互可能会减少一些。
2024-09-25