多 Agent 系统：课堂练习与小作业

作业定位

这份作业直接接在下面两组材料之后完成：

目标不是让大家“堆更多 agent”，而是让大家真正看懂：

  1. 什么情况下单 Agent 已经够用
  2. 什么情况下多 Agent 开始值得上
  3. process / context / memory 在一个多 Agent 系统里分别负责什么

作业目标

请基于课程里的两个 CrewAI 示例，完成一份 “单 Agent / 双 Agent / manager + specialists 对比分析”。

你需要：

  1. 先阅读并运行 7/2-prog
  2. 再阅读并运行 7/4-prog
  3. 围绕同一道任务，分析两种多 Agent 设计到底多出来了什么
  4. 最后结合第 6 章内容，说明多 Agent 什么时候值得上，什么时候不值得上

任务要求

Part A：先看 7/2-prog

请先阅读并理解：

你需要确认自己已经看懂：

Part B：再看 7/4-prog

请再阅读并理解：

你需要确认自己已经看懂：

Part C：做一份结构化对比

请至少完成下面三组比较：

  1. 7/2-prog 相比单 Agent，多出来了什么
  2. 7/4-prog 相比 7/2-prog，又多出来了什么
  3. 如果任务很小，这两种多 Agent 写法为什么反而可能不划算

Part D：选一个你自己的专业小任务

请围绕自己的专业 / 课题方向，选一个小任务，判断它更适合：

例如：

要求：

推荐完成路径

第 0 步：先别急着看“框架名字”

先只回答三个问题：

第 1 步：把两份 demo 画成流程图

建议最少画出：

第 2 步：再标出 memory

特别注意：

第 3 步：最后再做取舍判断

请问自己：

建议提交内容

请提交一个压缩包，包含：

  1. 一页到两页短报告
  2. 一张你自己画的流程图或结构图
  3. 如果你做了运行，也可以附上终端输出或截图

短报告建议结构

1. 两套课程示例的核心区别

请回答：

2. process / context / memory 的区分

请分别用自己的话解释：

3. 多 Agent 的收益与代价

请各写至少两点：

4. 你自己的专业任务判断

请说明：

评分重点

这份作业不按“你列了多少框架名”评分，而更看重：

  1. 是否真的理解了 7/2-prog 和 7/4-prog 的区别
  2. 是否真的分清了 process / context / memory
  3. 是否能看见多 Agent 的收益和代价
  4. 是否能把这些判断迁移到自己的专业场景

你真正要带走什么

如果做完后只记住一句话，那应该是：

多 Agent 的价值不在“agent 数量更多”，而在“分工、交接和把关更清楚”。

所以这份作业真正训练的是：