这段时间，我一直在琢磨一个问题：
为什么现在很多智能体平台（像 Coze、Dify）都只能一维地调用大模型？流程永远是线性的：输入——输出，像拉直的管道。
可在真实的业务里，情况往往没这么简单。
一个完整流程往往是多维的：不同环节该交给不同的智能体，各自并行完成，再由一个“调度者”来分发任务。
我之前也尝试过用别的方式去模拟，但总觉得别扭，和实际业务逻辑差得有点远。
一、多智能体的雏形：AI视频工作流
我拿视频生产做了个实验。
流程是这样的：1 个调度 Agent + 4 个子 Agent。
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脚本 Agent：根据主题生成解说稿；
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分镜 Agent：把脚本拆成镜头；
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配音 Agent：负责生成旁白；
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剪辑 Agent：自动拼接素材。
调度 Agent 接到需求，比如“生成一个 30 秒的历史故事短视频”。
它会判断哪些智能体需要启动：
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如果只要脚本和分镜，就跳过配音和剪辑；
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如果需要全流程，四个智能体就会并行开工。
跑起来那一刻，我真的有点震撼：流程图不再是密密麻麻的判断节点，而是像一个团队在分工合作。
二、继续进化：模型选择 + 多层调度
在跑通基础版本之后，我又加了一层玩法。
比如脚本 Agent 不仅能写脚本，还能兼任“分发员”：
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生成脚本后，判断需要推送的平台；
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如果目标是 TikTok，就调用 TikTok Agent 把脚本改写成短视频风格；
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如果目标是 YouTube，就调用 YouTube Agent 生成长视频文案。
甚至还能加一个 Model Selector：
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根据规则，自动切换用 DeepSeek、GPT、Claude；
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同一个环节里，能灵活切不同的大模型。
三、我的一些感受
以前在做工作流时，我经常要写一堆 if-else，搞得流程图又长又乱。
但多智能体工作流让我发现：只要有调度 Agent，复杂流程就能拆得很干净。
更重要的是，这种思路能迁移到无数场景：
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短视频批量生产：脚本、配音、剪辑、发布，全链路跑通；
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自媒体矩阵分发：同一篇内容，自动改写成公众号、小红书、抖音不同风格；
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电商运营：商品信息一丢，多语言翻译、广告文案、海报提示词同时产出。
写到最后，我有点小兴奋。
我之前一直觉得“多智能体协作”是未来式，结果没想到现在就能在 n8n 上落地。
对我来说，这不仅仅是技术的升级，更进一步感受到：
智能体之间真的可以像人一样分工协作，而不是单点工具。
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本篇文章来源于微信公众号: 小石的AI智能体工坊
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