# 智能体之间如何交接：交付结果，也交付未确定的部分 定义多智能体交接的目标、证据、状态与责任，减少上下文丢失和未经核实的结论传播。 要点：智能体交接应包含任务目标、已确认结果、来源、未完成事项和当前约束。接收方需要验证交付是否满足继续工作的条件。多智能体协作的可靠性，很大程度上取决于交接是否清楚。 ![实践者在工作站共同检查代码与交接信息（AI概念配图）](/images/immersive/community-build-v3.png) ## 总结得更短，不一定交接得更好 一段漂亮摘要可能保留结论，却丢掉结论的适用条件。后续智能体若把候选判断当作已确认事实，就会在错误基础上继续推演。交接时需要明确区分事实、推断和待确认内容。 例如，前一个步骤找到了几份产品资料，不能直接写成“已确认产品适用”。应说明资料版本、覆盖范围与仍缺少的工况信息，让下一步知道可以继续什么、还不能决定什么。 ## 把交接对象设计为可检查的结果 可以使用结构化字段表达任务标识、产物位置、来源列表和未完成事项。正文解释仍然有价值，但关键状态不宜只藏在长篇叙述中。接收方应能核对文件是否存在、字段是否完整。 交接协议应保持足够简单。若每次需要填写大量与任务无关的字段，系统可能用套话填满表格。只保留能够改变下一步判断的信息，并允许明确标注未知。 | 交接内容 | 接收方需要知道 | | --- | --- | | 目标与约束 | 下一步仍然遵守什么 | | 结果与证据 | 哪些内容已经核实 | | 未完成事项 | 还缺少什么条件 | | 责任与状态 | 谁继续、何时停止或转交 | ## 任务交接不能自动转移授权 一个智能体能够读取资料，不意味着接收方可以将其发送到外部；上一阶段提出的建议，也不意味着下一阶段已经获准执行。权限应在实际动作发生时检查。 同样，接收方不能因为交接摘要写了“已完成”，就忽略缺失产物。关键结果需要独立核对，尤其是后续动作会改变业务状态的情况。 ## 只有交接带来价值，拆分才值得 多智能体可能适合职责清楚、可以分别验证的工作；若各步骤高度依赖细微上下文，拆分反而可能增加理解损失。应比较协作收益与交接成本。 组织中的协作经验在这里仍然适用：清楚的责任、可靠的依据与诚实的不确定性，比参与者数量更重要。让每次交接减少下一步的猜测，系统才会真正协同。 ## 交接包带上事实、来源与未完成项 让接收方根据产物位置和引用核对能否继续，把待确认与不可执行范围明确留下。上一步的摘要不授予下一步新权限，声称完成的事项仍应有可打开的产物与结果证据。 ## 参考来源 - [Anthropic｜Building effective agents](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents)：工作流、工具与智能体设计原则；不作为本站产品效果证据 - [Anthropic｜Effective context engineering for AI agents](https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents)：组织指令、资料和工作状态；文章发表于 2025-09-29 ## 交接使下一步少一些猜测 - 确认结果：产物、来源与适用条件 - 标明缺口：未知、未完成与限制 - 继续负责：核对条件后进入下一步 ![交接使下一步少一些猜测](/images/guides/diagrams/agent-handoff-protocol.svg) ## 继续阅读 - [一个任务需要多个智能体吗？先看是否存在独立职责](/guides/multi-agent) - [AI 输出要进入业务系统，先把字段与校验说明白](/guides/structured-output) - [AI 实践学习之后，怎样把作品交接给同事？](/guides/ai-workflow-handover) 围绕当前问题查看任务、资料与人工确认示例，再用企业样例验证。 下一步：[按业务环节查看沙盘](/library) 原文：/guides/agent-handoff-protocol 内容版本：guide:agent-handoff-protocol:v1 [结合企业情况咨询](/intake?source=%2Fguides%2Fagent-handoff-protocol&articleId=guide%3Aagent-handoff-protocol&versionId=guide%3Aagent-handoff-protocol%3Av1)