全网最清楚！Coze多Agent模式保姆级拆解，手把手教你效率翻倍，收藏这篇就够了！

多 Agent 搭建教学

一：认识多 Agent 模式

在扣子平台上创建机器人（Bot）时，默认是单Agent模式。但单Agent模式处理复杂任务时，你需要编写非常详细的提示词，还可能要加插件和工作流，这样会让调试变得复杂，一个小改动都可能影响整个Bot的功能，导致实际效果与预期有差距。

为了解决这个问题，扣子提供了多Agent模式，这种模式可以这样简化任务处理：

你可以为不同的Agent设置独立的提示词，把复杂任务拆分成多个简单任务。
每个Agent可以有自己的插件和工作流，减少单个Agent的复杂性。
调试时，只需针对出问题的Agent进行修改，提高修复效率和准确性。

简而言之，多Agent模式通过分工合作，让处理复杂任务变得更简单、高效。

创建BOT择多 Agent 模式

编排页面

较单 agent模式相比缺少一些方式

多 Agent 模式的配置

多Agent模式和工作流的模式相当，区别在于它没有输出节点；因为在每一个节点都是一个输出方式。

同时它的开始节点和工作流有区别、并没有可以添加多个变量的地方，变成了两种方式：

1：“上一次回复用户的节点”每一次都会延续聊天，知道重新清楚聊天消息

2：“开始节点”每一次都是在开始节点

添加节点

在画面的中下部分有一个叫“添加节点”的地方，图中箭头所指的所有，都为一个节点

在添加节点中，有三种节点：

1：Agent：就是一个单独的新bot

2：Bot:为用户创建好并已经运行的bot

3：全局跳转调节：这个节点相当于一个总监，监视每个节点防止出错

Agent节点

这里我直接用搭建好的 agent节点和大家演示，总共有四个板块：

1：“适用场景”让本节点理解它需要干什么；“用于{引导用户}，帮助用户解决{信息处理}相关的问题。”

2：“Agent 提示词”用户处理本节点的内容，为此设置提示词；“用于{引导用户}，帮助用户解决{信息处理}相关的问题。引导用户输入变量{所在地}，{旅游地}和{游玩天数}，”

3：“技能”可以添加插件，工作流，知识库

4：“用户问题建议”在回复完用户问题后跳出的三条消息，为用户建议

Bot节点

已经创建好的bot，将它的能力带到多agent模式中

全局跳转条件

当用户输入满足条件时，它会自动的调用它连接的节点

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是激活成功教程困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

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MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

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2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。

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在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。