AI Agent 部署支持多智能体吗？智能体编排如何实现？

当你的AI客服突然“内讧”，多智能体编排才是救命稻草

上周我帮一家跨境电商客户部署AI客服系统时，他们CEO拍着桌子问我：“为什么三个AI客服同时在线，一个说有库存，一个说没货，还有一个让我去线下门店买？”——这根本不是模型问题，而是典型的多智能体协同失控。今天我就用n8n的实战经验，手把手教你驯服这群“数字员工”。

多智能体不是“人多力量大”，而是“各司其职的交响乐团”

很多老板以为部署10个AI Agent就能提升10倍效率，结果发现它们像菜市场大妈吵架——都在抢答同一个问题。我在给某连锁酒店做预订系统时吃过这个亏：订房Agent、价格Agent、会员Agent各自为政，最后把客户生日优惠券发成了殡葬服务广告...

💡 把智能体想象成急诊科团队：分诊护士（路由Agent）决定患者去哪个科室，外科医生（执行Agent）处理骨折，药剂师（数据Agent）配药——谁该在什么时间做什么事，必须提前编排好剧本。

三步搭建“智能体指挥中心”：n8n工作流实战

以电商售后场景为例，我们需要三个智能体：退货审核员（判断是否符合政策）、物流追踪员（查询快递状态）、补偿计算员（生成优惠方案）。在n8n里这样编排：

1. 第一步：建立中央调度器——用Webhook节点接收用户请求，通过Function节点解析意图：

   // 判断用户是想退货/查物流/要补偿
   if (msg.includes('退货')) return { agent: 'return_auditor' };
   if (msg.includes('快递')) return { agent: 'logistics_tracker' };
   return { agent: 'compensation_calculator' };

2. 第二步：动态路由到对应智能体——用Switch节点分流，每个分支连接不同AI模型API（比如退货审核走GPT-4，物流查询调用快递100接口）
3. 第三步：结果聚合与冲突仲裁——当多个智能体同时响应时，用Merge节点收集数据，再通过自定义脚本解决矛盾：

   // 如果退货审核拒绝但补偿计算同意，优先执行审核结果
   if (returnResult === 'rejected' && compensation !== null) {
     delete compensation;
   }

避开这三个坑，你的智能体团队能省下百万试错成本

现在轮到你了：你的业务需要几个“数字员工”？

记住：多智能体系统的精髓不是数量，而是明确分工+严格仲裁+数据隔离。我在GitHub开源了上述电商案例的完整n8n工作流模板（评论区留言“智能体编排”获取）。你遇到过哪些智能体内讧的奇葩案例？或者对某个编排环节有疑问？立刻在评论区告诉我——下一个被我写进专栏的，可能就是你的故事。