多智能体编排是对多个人工智能智能体作为一个统一系统进行协调和管理，以实现复杂的目标。
与单代理系统不同，多代理架构使专门的代理能够协作、共享上下文并解决任何单个模型难以单独处理的问题。
这种方法对于需要多种技能、持久记忆和工具操作的复杂人工智能应用程序来说已经变得至关重要。
多智能体编排的核心在于智能体如何协调其活动。
现代编排框架实现了多种关键的协调机制。
任务分配：将专门的子任务分配给最合适的代理。
来源：Dev.to
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