老规矩，直接上答案：多智能体常见的工作模式，主要有下面三种，基本覆盖了90%的业务使用场景。
第一种是多个Agent按顺序执行，这种最好理解，就是前一步做完，结果交给下一步，像接力一样往下传，适合有明确前后依赖的任务；
第二种是多个Agent并行执行，如果几个子任务本来就互不依赖，那没必要一个个排队做，可以同时交给多个Agent，最后再由一个Agent把结果进行汇总，适合任务之间相对独立的使用场景；
第三种是评估器-优化器的工作模式，就是一个Agent先生成结果，另一个Agent 按明确标准去评估，如果没达到要求，就把结果打回继续改，这个过程会循环进行，直到满足标准，或者达到设定的最大循环次数，适合评价标准清晰，可以通过多轮反馈持续提升结果的任务。
如果你能在回答中提到下面这些，面试官会认为你真的有Agent实战经验，会是一个加分项：
加分项：在实际应用中，Agent的设计并不是越复杂越好，先从简单方案开始，如果单Agent能完成很好的任务，就不要强行上多Agent；如果上多Agent，默认考虑顺序执行的方式；只有在任务独立，并行确实能带来收益的时候，再考虑并行；如果任务的结果明确可以被评估，再考虑评估器-优化器模式。
学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了
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学习路线:
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✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经
以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！
我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～
