多智能体编排实战：让一群 AI 分工把事做成

当任务复杂到单轮对话答不清时，更好的解法不是换更大的模型，而是把任务拆给一群各有所长的智能体。编排（Orchestration）就是这件事的工程化：谁来分派、谁来做、何时交给人。

先分清「路由」与「编排」

路由是按任务选一个模型或能力；编排是多个智能体按依赖关系接力。简单场景路由就够，涉及多步骤、多角色才需要编排。

工具调用是分水岭

能调用检索、计算器、数据库和 API 的智能体，才能把「说」变成「做」。给每个智能体只配最小必要工具，避免权限过大带来的副作用。

• 检索：接入私有知识库做 RAG
• 计算：结构化数据与公式
• 动作：写库、发消息、调外部 API

给人工留好兜底

高不确定或高风险动作必须回到人。把「置信度低 / 涉及钱与隐私」作为人工介入的硬触发条件，既保体验也控风险。

QSTAR 以统一入口承载 156+ 预设智能体与自定义编排，对话只是你与这群智能体之间的指挥台。