铠盒 AI Box 多 Agent 架构深度解析：从单兵作战到集团军协作
从单模型到多 Agent：必然的技术演进
单 Agent 的局限性：上下文溢出、能力天花板、错误放大、难以协同。
铠盒 AI Box 的 Planner-Executor-Reviewer 三层架构，正是解决方案。
三层架构各司其职
Planner：任务规划 Agent
- 意图理解：解析模糊自然语言，识别真实需求
- 任务分解：拆解为可执行的子任务序列
- 资源分配：判断并行/串行
- 进度协调：监控状态，处理依赖关系
Executor 集群
每个 Executor 是专注特定领域的 Agent：文档 Agent、代码 Agent、搜索 Agent、邮件 Agent、分析 Agent。多 Executor 可并行运行。
Reviewer：审核 Agent
- 事实校验：核查数据准确性
- 逻辑一致性：确保结论与前提不矛盾
- 自我修正：触发重试流程
铠盒架构的三大优势
本地运行 = 极低延迟：Agent 间通信在毫秒级完成，无公网等待。
数据安全 = 复杂逻辑不再受限：涉及敏感数据的多步骤推理，无任何数据安全顾虑。
开放式扩展：可开发专属 Executor，持续扩展能力边界。
典型场景
季度销售报告自动化：Planner 分解任务 → Executor 并行执行 → Reviewer 校验 → 报告生成发送。
供应商评估：产品规格 Agent + 价格分析 Agent + 风险评估 Agent → Reviewer 综合评分 → 输出采购建议。
多 Agent 架构，让 AI 系统具备真正的任务规划能力、专项执行能力和质量控制意识。