Lusan
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笔记 AI 产品 2026年9月19日 4 分钟

L4多加一个 Agent 之前,先想好谁说了算

摘要

一个任务里有几个互相冲突的目标、最后需要有人裁决时,才需要 L4。多加 Agent 之前,先定好每个 Agent 替哪个目标说话、谁来评审、什么时候停。

本篇目录7
  1. 01什么时候需要 L4
  2. 02按关注点拆,不按岗位拆
  3. 03谁说了算,什么时候停
  4. 04让人看见拉扯
  5. 05三种常见的失败
  6. 06用什么来搭
  7. 07结语
作者按 · Lusan

这一篇的例子都发生在一家电商平台上。L1–L5 是我自己的分析框架,不是行业标准。

在电商平台上,一个大促商品页的文案,上线前往往要过好几道关。市场想把卖点写得更有力,法务删掉一切绝对化、可能违规的说法,客服担心页面上的承诺兑现不了,跨境站点的团队还要改成当地能用的版本。每一方都有道理,而且经常互相冲突。

上一篇的结尾说到:这样的任务交给一个 L3 Agent,它只能在一个提示词里替几方同时说话,冲突被悄悄消化掉,你看不到是谁让了步。

L3 让一件事被做完。L4 要回答的是另一个问题:几件事互相冲突时,谁说了算,什么时候停。这两个问题答不上来,多加几个 Agent,只会让分歧更难被看见。


什么时候需要 L4

一个任务里有几个互相冲突的目标,需要不同视角互相制衡,最后有人裁决时,才需要 L4。 只是要并行调用、跨几个系统,L3 也能做。

这条线要划得严,因为 L4 很贵:每多一个 Agent,就多一份模型调用、多一段等待,出了问题也多一处要查。所以我的做法是一层一层往上试。意图分流交给 L2 的路由;查数据、出报告这种目标清楚的任务交给 L3;只有出现上面那种冲突,才上 L4。

拿这个标准回头看开头那个商品页:市场、法务、客服的目标互相拉扯,最后得有人拍板,这是 L4 的活。如果只是从三个系统里取数、拼成一份报告,L3 就够了。

按关注点拆,不按岗位拆

很多团队做 L4 的第一步,是照着组织架构图建 Agent:销售 Agent、市场 Agent、财务 Agent。直觉上很合理,结果往往是每个 Agent 什么都管一点,变成几个缩小版的 L3,它们之间到底在争什么,反而说不清了。

更稳的拆法,是让每个 Agent 只替一个目标说话。在商品页的例子里,不建一个处理所有事的“文案 Agent”,而是分成两个:一个只管合规,把每句话对照广告用语的规范和平台规则;一个只管兑现,确认页面上的每个承诺(发货时间、保价、退换)售后和仓储都接得住。换到备货也一样。采购不需要一个“采购员 Agent”,需要的是一个盯库存水位的、一个盯现金流的。这两个目标天然会冲突,而这种冲突,恰好是该交给人看的信息。

岗位是组织为了分工设计出来的,一个岗位里往往同时装着好几个目标。决策时真正互相拉扯的,是这些目标。

谁说了算,什么时候停

几个 Agent 各说各的,还算不上一个系统。要让它们稳定地得出结论,至少要先定三件事。

第一,大家改的是同一份东西。几个 Agent 不靠互相转述聊天记录来交接,而是共同看着一份工作底稿:当前的文案草稿、每一方的意见、这一轮改了什么。谁能改哪一部分,事先写清楚,否则谁都能改,很快就没人知道哪一版是对的。每一轮也要留下记录,出了问题能回到上一个稳定的版本。1

第二,有一个不参与写作的评审。它只做一件事:判断这一版能不能过。评审不一定是模型,很多时候最好的评审是一套确定的规则,比如广告用语的禁用词表、平台规则、售后政策。能用规则判断的,就不交给模型去猜。

第三,事先定好什么时候停。几个 Agent 最容易掉进去的坑,是你改我、我再改回来,永远停不下来。常用的停法有三种:轮数到了上限,就进入汇总;几方的修改越来越小,小到一定程度,就算达成一致;遇到关键的取舍,直接交给人拍板。

graph TD
  A[一项任务:大促商品页的文案] --> B{编排层 Orchestrator}
  B --> C[视角 A:市场]
  B --> D[视角 B:承诺能否兑现]
  B --> E[视角 C:合规]
  C <--> F[共享的工作底稿]
  D <--> F
  E <--> F
  F --> G[评审 Evaluator]
  G -- 没通过 --> B
  G -- 通过,或需要取舍 --> H[交给人拍板]
图示

让人看见拉扯

L4 的界面不该只给一个答案。用户要看得到几方是怎么拉扯的,比如:“合规按平台规则删掉了标题里的‘全网最低’;市场对此保留意见,给了一个改写版本。”看得见理由,人才拍得了板。

另一个有用的控制,是让用户调整几方的分量:这个季度合规优先,下个季度效率优先。调的次数不多,但每一次都是一个真正的业务决定。

三种常见的失败

下面三个名字是我自己起的,文献里没有统一的叫法。

  • 共振幻觉:A 基于一个错误的假设给出结论,B 在 A 的基础上继续深化,最后得到一个逻辑自洽、非常具体、但完全错误的结论。几个 Agent 互相印证,错误看起来反而更可信。
  • 妥协式共识:为了平衡互相冲突的要求,系统给出一个谁都不反对、但也没法执行的结论。冲突没有被裁决,只是被抹平了。
  • 状态漂移:轮数一多,原来的目标被细枝末节的来回拉扯盖过去,最后交出来的东西跑了题。它大致对应多 Agent 失败分类 MAST 里的“任务偏离”(task derailment)。2

用什么来搭

截至 2026 年 10 月,常用来搭多 Agent 系统的框架有 LangGraph 和 CrewAI。3 微软的 AutoGen 已经归档、不再维护,新项目他们推荐改用 Microsoft Agent Framework。4

框架换得很快。先把上面三件事想清楚:同一份底稿、一个评审、一套停的规则,换框架时要改的东西会少很多。


结语

回到开头那个商品页。市场要写得有力,法务要稳,客服要每个承诺都兑现得了。L4 不会替你消掉这种拉扯。它能做的,是把拉扯摆到桌面上,让每一方的理由都看得见,最后留给人拍板。

下一篇是系列的最后一篇,写评估:Agent 变得再快,也先问清楚要解决什么问题。

Footnotes

  1. LangChain. LangGraph overview. LangGraph 文档. 持久化和人在回路被列为运行时的基本职责。原文:“inspecting and modifying agent state at any point”、“resuming from where they left off” https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview ↩

  2. Cemri, M., et al. (2025). Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail? arXiv:2503.13657. 失败模式 FM-2.3 Task derailment。原文:“Deviation from the intended objective or focus of a given task, potentially resulting in irrelevant or unproductive actions.” https://arxiv.org/abs/2503.13657 ↩

  3. LangChain. LangGraph overview. 原文:“an agent runtime and low-level orchestration framework” https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview ;CrewAI. CrewAI Documentation. 原文:“Build collaborative AI agents, crews, and flows” https://docs.crewai.com/ ↩

  4. Microsoft. AutoGen. GitHub 仓库说明. 原文:“This project has been archived and is no longer actively maintained by Microsoft.” “For new projects, we recommend Microsoft Agent Framework.” https://github.com/microsoft/autogen ↩

作者:Lusan

训练数据:阵风与卫星云图、横跨多个行业的项目、医疗健康数据和 AI 产品。微调方向:把 AI 想法变成人能用的东西。

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