大数据智能体如何实现多智能体协同？

1. 协调者-工作者架构

在多智能体协作框架中，通常设置一个协调者智能体（Supervisor Agent）作为中央控制器，负责任务分解、资源调度和结果聚合。协调者接收用户请求后，将其拆解为若干子任务，分发给具备相应专长的子智能体并行执行，最后将各子结果整合为完整的分析结论。

2. ReAct 循环与 Plan-and-Execute 模式

单个智能体的内部推理遵循 ReAct（Reasoning + Acting）循环范式——先思考下一步该做什么，然后执行相应工具调用，观察返回结果，再基于新信息决定后续行动。对于结构化的多步骤任务，系统可能采用 Plan-and-Execute 模式，先制定完整的执行计划再逐步推进，减少重复规划带来的 Token 消耗。

3. 技能（Skill）的渐进式披露

当企业环境中可用的工具数量庞大时，将所有工具描述一次性加载到上下文会导致性能急剧下降。Skill 系统采用渐进式披露机制，将工具分为三个层次按需逐级加载——先加载与当前任务高度相关的核心工具，随着任务推进再动态引入更专业的辅助工具。这种设计既控制了上下文窗口大小，也提高了工具选择的准确率。

4. 跨模态协同处理

在涉及多模态数据的场景中，智能体还需要协调不同类型的处理引擎。结构化数据由 SQL 引擎处理，非结构化文档通过 RAG 检索，图像和视频则需要专门的视觉分析模型。协调者需要根据任务需求智能选择并串联这些异构处理能力。