软件工程师罗小东，拥有多年架构和平台产品设计经验，以下为开源项目AIP集成超大文本的设计思路。
术语
- 超大型文本：指的是超过100多页、超10万字的文档，比如解决方案、技术方案、招投标书
- Agent编排：这里的编排不是工作流，而是针对业务场景的编排，类似于团队人员工作的安排
- 多Agent技能：每个有自己的技能和擅长部分，每个Agent解决自己的擅长的点
概述
下面处理出来的一般是初稿，然后再进一步的调整，目前的Agent定位为辅助
常会接触过超大型文本，如解决方案、技术方案、招投标书等，通常超过100多页、10万字。处理这类文档时。多Agent系统提供了一种新的解决方案，通过多个智能体（Agent）的协同工作，可以高效地处理复杂任务。
一般超大型文本具有以下特点：
- 信息量大：包含大量的技术细节、业务流程、管理计划等内容。
- 专业性强：涉及多个领域的专业知识，需要高度的专业性和准确性。
- 一致性要求高：文档各部分需要保持一致性和连贯性。
处理超大型文本时面临的主要问题：
- 效率低下：人工编写和审核耗时长，容易出错。
- 一致性难保证：多人协作时，容易出现
- 质量难以控制：文档质量依赖于个人能力和经验，难以标准化。
为了更好的表达，下面以招投标场景为示例来进行阐述。
设计思路
多Agent系统是由多个智能体（Agent）组成的协作系统。每个Agent具有独立的技能和专长，能够处理特定的任务，从过去的项目中抽取成功案例和技术文档，形成一个结构化的知识库。将这些知识库分别导入给单个Agent，使其在编写文档时能够参考和借鉴。
协作机制
通过合理的编排，这些Agent可以高效地协同工作，完成复杂的任务。
任务分配：根据任务的性质和复杂度，将任务分配给最合适的Agent。例如，在招投标场景中，大纲编写Agent负责整体框架，技术方案编写Agent负责技术细节。
责任矩阵：建立责任矩阵，明确每个Agent的职责和任务边界。这有助于避免任务重叠和遗漏。
通信共享：Agent之间需要有效的通信机制，确保信息的及时传递和共享。
动态调整：系统应具备动态调整能力，根据任务进展和环境变化调整Agent的工作状态。
设计多Agent系统的协作机制需要综合考虑任务分配、通信机制和动态调整等多个方面。
场景设计
会有不同的大文本场景，不同的大文本场景可以非常丰富多样，涵盖各种领域和用途。
比如是每个场景都适用于不同的用途：
- 解决方案 – 提供针对特定问题的综合解决方案，包括技术、管理、市场等方面。
- 技术方案 – 设计详细的技术实施方案，如系统架构设计、软件开发计划、硬件配置方案。
- 论文编写 – 学术论文、研究报告、文献综述、实验结果分析。
- 项目管理 – 项目计划书、进度报告、风险管理报告、项目总结报告。
- 市场分析 – 市场调研报告、竞争分析、消费者行为分析、市场趋势预测。
- 产品手册 – 产品介绍、使用说明、技术参数、维护保养指南。
….
这里尽量针对于每个场景设计出不同的Agent，以进行更精细化，更贴近的效果，因为每个输出在与团队路径最短的，只有团队自己或者此场景下最熟悉的人了解。
Agent设计
以招投标场景为示例。
大概会设计下面的Agent，细化可以更精准化，还有知识库更符合团队本地场景，每个场景有自己的知识库，同时每个Agent又有自己的知识库。
- 负责大纲编写的Agent：会有多个角色编写大纲，然后将大纲合成一份。
- 负责编写技术方案部分的Agent：注于技术实现方案的撰写，确保技术方案的准确性和创新性。
- 负责编写概要部分的Agent：编写文档的概要部分，确保整体连贯性。
- 负责编写项目管理的Agent：负责项目实施计划的制定，确保项目的可执行性。
- 负责编写商务服务的Agent：关注商务条款和服务承诺，提升客户满意度。
- 负责编写安装部署的Agent：负责安装部署方案的编制，确保方案的实用性。
- 负责编写售后服务的Agent：编写售后支持策略，提供全面的售后服务方案，增强客户的信任感。
- ….
上面的Agent可以理解成一个团队，然后针对这个团队的人员安排，我们这里暂时称这种为场景编排。合理的协作机制可以确保各个Agent高效地协同工作，提高系统的整体性能和可靠性。
过程中每个Agent可以替换和重新更换更好更合适的Agent，比如张三设计的更出，在实践中体验较佳，便可以切换。
集成效果
以下是一个简单的多Agent系统界面设计设计演示，首先选择和分配Agent角色，进行大纲编写，可以选择多个Agent。
编写出大纲之后，如果不符合，针对大纲进行调整或者可调整微调目录结构及符合的场景。进行内容人员编写人员选择。
内容编写界面和文档导出，167页，近10万字文本导出。
当然，也可以添加在这个场景下的特定的文档知识库，然后给各个Agent共享使用。
总结
通过合理的设计和编排，各个Agent可以高效地协同工作，提高文档的质量和一致性。特别是通过历史知识库的利用，可以有效控制文档质量，减少对个人能力和经验的依赖。