微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
AI 智能体团队协作时代来临!MasterAgent 让 AI 从工具升级为自主协作的智能团队,重新定义生产力边界。核心内容:1. L4级智能体系统的革命性突破:从单一工具到自主协作团队2. MasterAgent 实操演示:如何创建多智能体系统解决实际问题3. 智能体团队在大学生入学准备场景中的惊艳表现
AI 自己生成 AI,我第一次亲眼看到“智能体自己组了个智能体团队”。
就在昨晚,我正埋头吃着外卖,手机突然响了一声。一封邮件弹了出来,点开一看,居然是我申请的 MasterAgent 邀请码!
那说起这个 MasterAgent,号称是全球首个 L4 级智能体母体系统,由一群中科大 95 后的年轻团队做出来的。据说申请的人不少,没想到我才填完申请没几天,邀请码就火速送来了,不得不说,发码的速度真滴快!
但说真的,这个 L4 级智能体母体系统到底有多厉害?我也有点懵,干脆问了问 GPT,它是这样告诉我的:
换句话说,一个真正的 L4 级智能体母体系统,如果真能做出来,就相当于给你配齐了一整套“AI 打工天团”:
有干活的 AI 员工、有做计划的 AI 项目经理、有各种各样的 AI 工具箱,还有让这些 AI 高效协作的自动化系统,关键是还能 24 小时不睡觉持续运行,不时还会“反省”一下哪里能做得更好。
不过,稍微冷静一下!到底厉不厉害,还得亲自用过才能知道。
先说下在哪能用,在官网 https://master-agent.cn/ 注册,填写申请信息,然后等着给你发邀请码,这个发码的速度还是很快的。
接下来我就自己动手实测一下,看看 MasterAgent 到底是真厉害,还是只停留在 PPT 上。
我们先来看一下 MasterAgent 都能干什么,首先看下 MasterAgent 整体的一个页面。
左侧底部,有两个按钮,全自动化创建和创建单智能体。
如果选择全自动化创建,那用户只需要输入提示词,MasterAgent 就会自动去创建多智能体的团体(如下图)。
用户也可以选择创建单智能体(如下图),给出名称、角色、背景、任务等描述,创建单智能体,创建的单智能体也能够被选入到多智能体团队中。
除此之外,可以在发现智能体页面中,选择自己感兴趣的智能体,进行交互对话或者创建同款。
MasterAgent 还提供了知识库、插件等功能,智能体可以自主的使用知识库的资料以及插件工具。
我们简单的介绍完大概的页面后,来看下测试的 case,创建多智能体系统。
我想让 MasterAgent 帮我规划一下准大学生入学前都需要了解和准备什么。
现在正值暑假,还有一个月就要开学了,时间看似充裕,但真正开学的时候才会发现,有很多事,如果现在不准备,就会被打个措手不及。
回想我当初读大学的时候,什么都不懂,入学前和入学后总会遇到各式各样的问题。
比如说:
新环境、新生活,总会伴随着各种未知与不确定。我们既有期待,也会手足无措。
所以我就想能不能用 MasterAgent 来帮我规划一下入学都需要准备什么以及要了解什么。
先来看我给 MasterAgent 的提示词:
我是一个今年刚高考完的男生,18岁,来自福建,今年被北京大学录取了,开学前还有一个多月。我从来没有一个人离家生活过,也不太清楚大学的学习节奏和生活环境。
我想知道,像我这样的准大学生,在入学前应该做哪些准备?不只是行李,还包括生活、学习、适应、社交、环境等方面。我不太确定我需要准备什么,也不知道该从哪里开始。
你能帮我系统地规划一下吗,越详细越好?
来看下从提示词输入,到智能体生成的过程(过程有加速),大概两三分钟智能体就创建好了。
当我给出提示词后,MasterAgent 会进行规划,并向我提问缺失的信息。
这里可以选择是 AI 自动补充还是我们自己输入。
然后 MasterAgent 就会开始创建智能体,这个 Case 中总共规划了四个智能体,有学习规划师、生活教练、社交顾问、环境适应专家。
每个智能体创建的过程中,它都会自己写提示词、设定参数、调试、发布,完全不需要人干预。
看它创建智能体的过程真的有点像在远程“招兵买马”,一套下来不用我动手,感觉自己当上了项目经理了😎。
当所有的智能体都生成完了以后,会将所有的智能体打包起来,生成一个智能体团队。
看起来可太酷了,终于从当牛马转变成了创建牛马团队。
智能体团队创建完成后,我们就能通过对话的方式让这个“牛马打工团队”帮我们完成任务,视频过程如下(有加速)
我把同样的提示词发给牛马团后,它对任务进行拆分,然后调用不同的智能体去执行任务。
最后交付了一篇很长很长的文档,PDF 足足有八页,涵盖了生活自理能力、财务管理能力、必备清单、洗衣指南、饮食/运动计划、课程预览、学习方法技巧、北京气候适应、报道流程、社交融入策略等等。
真是非常详细了,比如它连“洗衣液应该买哪种”这种生活细节都帮我想到了,甚至还告诉我北方干燥需要带润唇膏,我一个南方人根本没考虑过。
我当时要是有这一手册,那入学就直接起飞了。要是每个学校都有这么一个智能体团队,那对于入学的新生来说简直是太好了。
还可以将这份报告转成网页或者 PPT,这两个我都试了一下,网页的效果并不是太好,PPT 也算中规中矩,生成 PPT 之前需要选择一个模版,预置的模版都不算好看,整体出来的效果不是太好。
回到首页,在我的智能体页签中可以看到刚才新建的多智能体。
如果觉得目前的智能体不够,或者有新的需求增加,需要添加别的智能体来完成任务,那就可以通过添加智能体,加入新的智能体,这里添加的话只能添加单智能体,不能添加多智能体。
要是觉得有哪个智能体的效果不好,也可以编辑具体的智能体,进行提示词、知识库、模型等修改。
这里我想表达一下多智能体和单智能体的区别。
很多人可能会问,这些事情,用一个强一点的大模型,多写点提示词不就能做了吗?为什么非要整什么“智能体团队”?
乍一看确实是这样,但单个智能体有它的局限性。
第一:模型绑定限制。
现在的智能体,通常只能绑定一个模型。这意味着你不管抛什么任务,全得靠这一个模型来完成。但不同模型擅长的方向差异非常大:有的搜索强,有的写代码强,有的反应快。你用一个模型想“解决所有任务”,目前看来是高不成低不就的。
第二:是上下文瓶颈问题。
复杂任务就意味着要输入大量的提示词、知识库、背景信息等,而我们知道大模型的上下文窗口是有限的。一旦提示词太长,模型处理起来就会“稀释注意力”,重点模糊了,输出质量就下滑。
多智能体的解决方式就是“拆 + 分 + 解耦”:(这和软件开发有异曲同工之处)
就像 MasterAgent,它让每个智能体都专注做一件事,再把这些智能体组织成一个完整的团队,基于任务拆分后的子任务,委派给不同智能体去完成。
今天只用 MasterAgent 做了一个基础场景测试,但已经能看到它具备了 L4 多智能体系统应有的“组织能力、信息调度能力和结构化任务处理能力”。
真正让我惊讶的不是它生成了八页 PDF,而是它在没有我明确告诉它“你该怎么做”的前提下,整个过程我只说了我要做什么,MasterAgent 自己规划了要怎么完成这件事情,以及目前缺失了哪些信息,当得到它要的信息后,全流程自己干活了,最后的结果也是相当不错,不会生成那种“假大空”的内容,而是真的有深入研究、了解后给出的答案。
某种意义上说,它不是在“辅助我”,而是在“替我完成任务”。
而这个体验,也许才是智能体时代真正的开始。
其实多智能体并不是最近才有的,许多智能体搭建的平台都支持多智能体协作系统,但是用 Agent 自主创建 Agent 团队的,这还是头一个。
我开始期待那一天的到来:每个人都拥有一个自己的智能体团队,而不是一个“问答式”的 AI 工具。
好啦,就写到这儿啦 🫡
如果你也觉得这个“母智能体”有意思 ,那就点个赞、点个收藏、顺手关注一下吧 ✨
后面我还会继续发掘更多 “能干活的 AI”,我们下篇见~
夏尾 | 你专属的 AI 口袋
期待未来,我们能用 AI 一起解放生产力,成为超级个体
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-08-03
刚刚!Claude Code对外公开了官方内部最佳实践!核心贡献者:CC是一个纯粹Agent工具,揭秘md文件、上下文进阶技巧
2025-08-03
告别 AI “搬运工”:我的 AI 深度研究工作流
2025-08-03
规范即代码?OpenAI新编程范式与未来编程的演进
2025-08-03
完了!印度软件业正被AI清洗,30万岗位将被AI“湮灭”!
2025-08-03
高效并行开发,用tmux榨干Claude Code
2025-08-03
从提问到回答:AI 智能体 360° 全流程拆解
2025-08-03
2 万字总结:全面梳理大模型 Inference 相关技术
2025-08-02
我把 Agent 的 Token 消耗降了 60%:ADK 多 Agent 架构实践(含关键代码)
2025-05-29
2025-05-23
2025-06-01
2025-05-07
2025-05-07
2025-05-07
2025-06-07
2025-06-21
2025-06-12
2025-05-20
2025-08-02
2025-08-02
2025-07-31
2025-07-31
2025-07-31
2025-07-30
2025-07-30
2025-07-30