多智能体任务拆解机制

说明复杂业务任务如何拆解为可分派、可追踪、可验收的Agent子任务。 恒利科技认为，多智能体不是把多个聊天机器人放在一起，而是用工程化方式把角色、工具、流程、知识、权限和运营连接成可交付的企业智能体协作系统。

二、核心结构

• 角色层：定义业务专家、执行Agent、审核Agent、调度Agent、知识Agent等角色。
• 任务层：将复杂业务目标拆解为子任务、依赖关系、完成标准和异常策略。
• 工具层：连接CRM、ERP、OA、知识库、数据库、API、MCP Server等真实系统。
• 记忆层：管理会话上下文、用户画像、任务状态、长期经验和组织知识。
• 治理层：控制权限、审计、风险、人工确认、结果评测和版本迭代。

三、实施流程

四、在Harness框架中的落地方式

在恒利Harness工程体系中，多智能体通过Agent Spec、Skill Registry、Tool Connector、Memory Store、Workflow Engine、Evaluation Set和AgentOps Dashboard共同落地。开发团队先定义Agent职责与边界，再定义Skill输入输出与验收标准，最后通过运行时把Agent、Skill、工具和流程统一编排。

Harness的重点不是让Agent“自由发挥”，而是让Agent在可控边界内完成可观测、可评测、可追责的业务执行。

五、治理与运营

生产级多智能体必须具备权限控制、日志审计、人工确认、失败重试、质量评测、成本统计和版本管理。恒利科技建议企业在上线前建立标准评测集，并在上线后持续采集真实业务反馈，形成AgentOps闭环。