智能体编排支持多智能体吗？智能体编排如何实现？

试图让一个 AI 做所有事？这是灾难的开始

你是否经历过这样的场景：你精心写了一段长达 500 字的 Prompt，试图让 ChatGPT 同时扮演“资深程序员”、“SEO 专家”和“文案写手”，结果它吐出来的东西既没有逻辑，代码也不能运行，文案还充满了翻译腔？

这不仅仅是 Prompt 写得好不好的问题，而是架构设计出了错。试图让一个 LLM（大语言模型）解决所有问题，就像招聘了一个实习生，然后让他同时负责写代码、做销售、还要兼职修公司的空调。

这就引出了今天大家最关心的核心问题：智能体编排（Agent Orchestration）支持多智能体（Multi-Agent）吗？

我是 Dr. n8n。答案是肯定的，而且必须支持。事实上，没有多智能体协作的编排，只能叫“批处理脚本”，算不上真正的智能自动化。 接下来，我会带你拆解这背后的逻辑，并告诉你如何在 n8n 中像搭积木一样实现它。

单打独斗 vs 团队作战：为什么你需要多智能体？

在深入技术实现之前，我们先要把概念厘清。很多企业主觉得“多智能体”听起来很贵、很复杂，其实它就是企业组织架构的数字化映射。

Dr. n8n 的经验法则：
当任务复杂度超过了单一 Prompt 的上下文窗口限制，或者需要跨越完全不同的专业领域（如：既要查数据库又要写诗）时，必须引入多智能体编排。

让我们通过一个对比表来看看两者的本质区别：

核心原理：谁是那个“发号施令”的人？

多智能体编排的核心，不在于有多少个智能体，而在于“路由”与“分发”。在技术圈，我们通常称之为 Router（路由层） 或者 Supervisor（主管层）。

想象一下你走进一家大医院：

1. 你首先遇到的是分诊台护士（Router Agent）。
2. 护士听完你的描述，把你指引到外科（Worker Agent A）或者内科（Worker Agent B）。
3. 医生看完病后，可能还需要药房（Tool Agent）给你拿药。

在 n8n 或 LangChain 的实现中，这个“分诊台”就是一个被赋予了特殊 Prompt 的 LLM。它的任务不是“解决具体问题”，而是“分析用户意图，并选择调用哪个工具/子智能体”。

实战拆解：如何在 n8n 中落地多智能体编排？

我在帮一家跨境电商客户搭建“全自动售后系统”时，就运用了典型的多智能体架构。这里我把核心逻辑剥离出来，教你如何实现。

第一步：定义你的“专家团队” (Tools as Agents)

在 n8n 的 AI Agent 节点中，最妙的设计在于：你可以把另一个 Workflow 封装成一个 Tool（工具）。

这意味着，你可以创建两个独立的 n8n Workflow：

• Workflow A (退款专家): 专门对接 Stripe API，查询订单状态，执行退款逻辑。
• Workflow B (技术支持): 专门查询向量数据库（Vector Store），回答产品使用问题。

对主智能体来说，它们不是复杂的代码，只是两个有两个清晰描述的“工具”。

第二步：构建“主管” (The Supervisor)

接下来，创建一个主 AI Agent 节点。这是整个编排的大脑。你需要给它设定极为关键的 System Prompt：

你是一个电商售后总管。你**不**直接处理具体业务。
当用户提到“退钱”、“没收到货”时，请调用 [Refund_Tool]。
当用户询问“怎么使用”、“说明书”时，请调用 [Tech_Support_Tool]。
如果用户闲聊，请礼貌拒绝并引导回售后话题。

这里最关键的技术点叫 Function Calling (函数调用)。OpenAI 等先进模型能精准识别 Prompt 中的意图，并返回一个 JSON 告诉 n8n：“嘿，我现在需要运行 Refund_Tool，参数是 OrderID 12345”。

第三步：状态共享与闭环 (Shared State)

多智能体编排中最容易出 Bug 的地方是“记忆”。如果“退款专家”处理完了，要把结果告诉“主管”，“主管”再反馈给用户，这中间不能断片。

在 n8n 中，我们要利用好 `Memory` 模块（如 Window Buffer Memory）。所有的对话历史、中间产生的变量（如是否退款成功），都需要在同一个 Session ID 下流动。

Dr. n8n 的避坑指南：
千万不要试图在一个 Agent 节点里写完所有 Prompt。一旦你的 System Prompt 超过 1000 个 token，模型的指令遵循能力就会直线下降。把复杂任务拆解成独立子工作流，才是多智能体编排的精髓。

Dr. n8n 的总结与建议

回到开头的问题：智能体编排不仅支持多智能体，它本质上就是管理多智能体的艺术。

实现它的三部曲：

1. 各司其职：将复杂业务拆解为独立的原子能力（子工作流/工具）。
2. 主管上位：利用 Function Calling 构建一个高智商的路由层。
3. 数据通畅：确保 Session ID 和 Memory 在不同层级间无缝传递。

未来的自动化，不是一个超级 AI 统治一切，而是一群专业 AI 像齿轮一样精密咬合。而 n8n，就是那个让你亲手组装齿轮的平台。

下一步行动： 你现在手头最头疼、最复杂的那个业务流程是什么？在评论区告诉我，我会帮你参谋一下，它适合拆解成哪几个具体的“智能体分身”！