【读论文】AgentOrchestra 解读：LLM 智能体学会「团队协作」去解决复杂任务
引言：从单Agent到多Agent协作
基于大型语言模型（LLM）的智能体 (Agent) 正以前所未有的速度发展。它们不再仅仅是被动的问答机器，而是能够感知环境、进行推理、并调用工具来完成复杂任务的自主实体。从浏览网页、操作电脑，到编写代码、进行科学研究，LLM 智能体的能力边界正在不断被拓宽。
然而，当前的通用智能体大多仍处于“单兵作战”的模式。它们试图用一个单一的、大而全的模型来处理所有类型的任务。这种“扁平化”的设计在面对复杂、多阶段、跨领域的真实世界问题时，往往会暴露出诸多弊端：
- 泛化与专业化的矛盾：通用模型难以在所有专业领域都达到顶尖水平。
- 缺乏协调机制：当任务需要多个不同能力（如网页搜索、数据分析、代码执行）的组合时，单一智能体难以进行有效的内部协调和规划。
- 可扩展性与可维护性差：向一个庞大的单体模型中添加新的工具或能力，既困难又容易引发不可预见的副作用。
- 多模态处理能力不足：单一智能体难以高效地感知、对齐和推理来自文本、图像、音频、视频等多种异构模态的信息。
为了解决这些挑战，Skywork AI 和南洋理工大学的研究人员提出了 AgentOrchestra，一个分层式的多智能体框架，专为通用任务解决而设计。
其核心思想借鉴了交响乐团的运作模式：不再依赖于一个全能的“