企业级多智能体设计实战
晓寒(肖汉)
前百度资深架构师
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工程落地篇:从0构建生产级多智能体系统 (2讲)
企业级多智能体设计实战
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当前播放: 28|数字员工的自我进化:让 Agent 团队越用越好
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课程介绍|告别“野路子”:转型企业级多智能体架构师
01|拨开迷雾:AI 应用开发的四种架构范式
02|解构智能体:Agent 的解剖学与 ReAct 范式
03|Multi-Agent系统:Agent、Task、Process的协作美学
04|架构师的决断:AI 应用开发选型工具
05|工程全景图:构建企业级多智能体系统的“施工蓝图”
06|工欲善其器:课程学习的基础代码环境准备
07|定义Agent:从“提示词工程”到“人设工程”
08|定义Task——从“步骤控制”到“契约驱动”
09|定义 Process——任务调度与信息传递
10|多模态模型:让你的 Agent 拥有“眼睛”
11|项目实践(一):小红书爆款笔记生成项目
12|工具设计哲学:从 API 到 Agent-Native 的范式跃迁
13|自定义工具封装:构建 Tools 的五步标准 SOP
14|MCP协议:标准化定义工具接口
15|王牌超能力:代码解释器与无头浏览器
16|Skills生态:让Agent接入大量工具
17|项目实战2:能力篇——XiaoPaw飞书本地工作助手
18|从 Prompt 到 Harness:记忆与上下文的设计范式
19|上下文的生命周期:Bootstrap、剪枝与压缩
20|文件系统记忆:让Agent自己写记忆、自己学技能
21|搜索驱动的记忆系统:企业级海量记忆管理方案
22|项目实战3:XiaoPaw记忆篇:打造懂你的长记忆助手
23|Orchestrator范式:任务层的主 Agent + 子 Agent
24|认知升级:从任务列表到数字团队
25|团队角色体系:分工设计与行为规范
26|任务链与信息传递:数字员工的协作协议
27|Human as 甲方:如何设计 Agent 团队的人类介入点
28|数字员工的自我进化:让 Agent 团队越用越好
直播回放|爆火全网的OpenClaw强在哪儿?
直播回放|吃透 Claude Code 核心源码:架构设计与工程细节全解析
本节摘要

欢迎回来!上一节课,我们给数字员工团队装上了"人类介入"机制——在关键节点设置 checkpoint,让人类可以在必要时接管。此刻,我们的团队已经能自主运行、遇到问题会停下来请示人类,听起来很完整了。

但我想问你一个问题:如果一个团队运行一年,第一天的工作质量和第三百六十五天的工作质量完全一样——你会怎么评价这个团队?答案很清楚:它没有在成长。对人类团队来说,这是危险信号;对数字团队来说,这是设计缺陷

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今天是模块四的最后一课。我们要让数字团队从"能跑"变成"越用越好"——建立一套完整的自我进化机制。这套机制的核心不是日志怎么写、不是提案怎么落地,而是怎么做复盘——怎么从一堆运行数据里找到"到底该改哪一行"。


一、认知原点:自我进化到底是什么?

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数字团队的自我进化,本质就是人类团队复盘文化的工程化版本。

一个优秀的人类团队做完项目后会开复盘会,回顾哪些决策是对的、哪些步骤走了弯路、下次遇到类似情况该怎么办——然后把结论写进操作手册、改进流程、更新协作规范。

数字团队做的是同一件事,只是用工程手段替代了人的记忆和判断:

  • 记录:用结构化日志取代人类的记忆

  • 复盘:Agent 定期回看执行记录,定位失败根因

  • 提案:把改进方案写成结构化文档,附带具体证据

  • 落地:经人类审批后,机械地更新 soul / SOP / Skill 文件

  • 验证:检查改进后指标是否真的上升

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