Intelligent Agent 實作研習 / 多頁教材版
Chapter 6｜Multi-Agent
透過角色分工把長任務拆成可驗證、可審核、可交接的工作流。
教師研習
理論 + 架構 + 實作
RWD + 深色模式
Mermaid + 程式碼範例
學習目標
- 理解 Planner、Researcher、Writer、Reviewer 四角色。
- 知道 Multi-Agent 何時比單一 prompt 更有效。
- 能設計一個適合自己課程的多角色 workflow。
角色架構圖
flowchart LR
P[Planner] --> R[Researcher]
R --> W[Writer]
W --> V[Reviewer]
V --> H[Human Approval]
H --> O[Final Output]
理論說明
Multi-Agent 的核心不是「多開幾個模型」，而是把任務拆成可驗證、可交接、可審核的角色。對教師而言，這很適合用來設計教材製作、教案整理、文獻回顧、技術比較與報告審稿等流程。
每個角色做什麼
- Planner：定義任務與拆步驟。
- Researcher：找資料、查事實、整理來源。
- Writer：產出可閱讀的初稿。
- Reviewer：檢查正確性、格式與教學適配性。
何時特別有效
- 資料多、來源複雜。
- 輸出長且需要一致結構。
- 需要明確區分事實蒐集與文字生成。
- 需要人工審核最終版本。
範例程式（概念示意）
workflow = {
"planner": "拆解教學任務",
"researcher": "蒐集資料與案例",
"writer": "整理教材草稿",
"reviewer": "檢查正確性與教學可用性",
}
for role, job in workflow.items():
print(role, "->", job)實作練習
請學員以「幫老師產生一份課程講義」為題，畫出 planner / researcher / writer / reviewer 的資料流，並標註哪一步需要教師審核。
常見錯誤
- 角色分工過細，導致流程複雜卻沒有提升品質。
- 沒有定義交接內容，前一角色的輸出無法被下一角色有效使用。
- 忘記安排 human approval，讓錯誤一路放大。
課堂討論題
- 你的課程任務真的需要多角色嗎？還是單一 agent 就足夠？
- 若研究者找錯資料，哪一個角色應負責攔截？
- 如何讓 reviewer 不只是潤稿，而是做正確性與教學可用性把關？