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帝国架构

帝国架构

AI Agent 更新于 2026.08.30

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技能介绍

要解决的问题

单 Agent 处理复杂任务时，容易把检索、计算、写作、审核和安全检查混在同一个 prompt 里，导致上下文膨胀、职责不清、失败难以定位。帝国架构 用中国古代三公九卿制作为隐喻，把任务拆成多层 Agent 节点：丞相负责调度和标签路由，参谋团/执行官承担具体执行，翰林院负责知识检索，锦衣卫负责安全审计。

工作方式

  • 标签路由：Agent 带标签，丞相按关键词筛选节点，减少无关 prompt。
  • 模型分级：决策层用 pro 模型，执行/监察层用 flash 模型，控制 token。
  • 任务队列：支持优先级、90s 超时、自动重试和指数退避；连续失败会触发熔断。
  • 知识与记忆：支持本地 RAG、飞书、Notion、腾讯云知识引擎等知识源；Agent 记忆保存短期上下文与高重要性信息。
  • 安全机制：事前敏感关键词检测、任务后审计、违规分类与投票制。

适用边界

它适合多步骤、多角色协作任务，如天气分析、资料检索、报告生成、编码/审核流程；不适合只需要一次简单问答或强实时性场景。若知识库权限、模型配置或 Agent 标签不完整，调度效果和审计结论都会受到影响。

使用场景

  • 分析明天降雨量时，让检索、分析、写作 Agent 分别取数、计算并汇总成区域降雨表。
  • 从飞书、Notion 或本地 RAG 取资料，生成报告并调用审核 Agent 检查表述与引用。
  • 执行敏感任务前做关键词预警，任务完成后用审计 Agent 输出合规结论。
  • 批量调用多个 Agent 时，用任务队列设置优先级、超时、重试和熔断，避免卡死。

适合人员

  • 想把复杂任务拆给多个 Agent 调度，并查看各节点输入的 AI 工程师。
  • 需要把飞书、Notion 或本地 RAG 中的资料检索成生成结果的工程师。
  • 要给 Agent 输出做事前敏感检查与事后审计的应用安全工程师。
  • 评估多 Agent 编排方案，并配置模型分级与知识源的技术负责人。