本文档展示了用户与 AI Agent 在不同交互场景下的完整时序流程，涵盖 6 个核心参与主体，并按照「计划生成 → 工具调用链路 → 结果生成与返回」三阶段进行拆解。 参与主体 User（用户）：消息、语音、多模态输入的发起者 Agent（智能体工程）：编排、路由、决策的核心调度层 LLM（大模型）：意图识别、内容生成、语音合成等 AI 能力提供者 Agent Skills（技能系统）：封装特定领域能力的模块 MCP（中间层）：模型上下文协议，统一管理外部工具调用 Tools（外部工具）：各类第三方服务与 API…
多智能体场景适配和场景 多智能体运行模式 核心特点 适合的业务场景 顺序执行（Pipeline/Sequential） 流程固定、串行执行，前一步输出为后一步输入，无分支无并行 1. 内容生成（规划→写作→润色→发布）； 2. 数据处理（清洗→分析→可视化）； 3. 标准化客服流程； 4. 代码生成流水线（需求→编码→测试→修复） 监督者-工作者（Supervisor-Workers）-- 用的最多 中央监督者调度、分配任务、汇总结果，工作者专注专业任务，强管控、可审计 1. 企业级多专家系统（法律/…
这是一篇 Nano Banana 背后核心团队成员的专访，信息量很大。 在 Nano Banana 正式上线后的近一个月以来，社交平台上充满了各种「邪修」玩法和探索。Nano Banana 的热度甚至一度冲击了图像、修图类产品的股价。 Nano Banana 为什么好用？读懂背后的「how」特别重要。Nano Banana 核心团队是如何思考和做图像模型的？基于图像模型的能力，衍生出来的应用会有哪些特点？ 在一期播客节目中，Nano Banana 核心团队研究员 Nicole Brichtova 和 Oliver …