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“Multi-Agent 模式”是智能体开发平台支持创建的应用类别之一。该模式的应用由大模型自主规划执行路径、灵活调用工具，其核心特点在于将对话的主动权更多地交由模型，充分发挥模型的主动性。此模式适用于需要灵活响应、多工具调用以及多 Agent 协同的场景。

在传统 RAG（Retrieval-Augmented Generation）方案中，系统通常只执行一次检索 + 一次生成。流程可以被抽象为：用户提问 → 系统检索若干相关文档 → 直接生成答案。这种方式在简单场景下表现良好，但在以下情况中容易失效。

当平台预置连接器无法满足企业接入需求时，可以以基于 MCP 创建自定义连接器，将企业自有系统、内部服务或第三方 SaaS 接入平台。

当智能体已无法依赖大模型的现有能力完成任务时，连接器可以帮助开发者为智能体快速接入外部系统、业务数据和通用处理能力。通过连接器，智能体不仅可以完成自然语言理解与生成，还可以进一步查询数据、调用系统、执行任务、处理文档、生成内容，构建更贴近真实业务场景的智能应用。可以以通过以下三种方式为智能体应用启用连接器能力。

大模型意图识别节点属于信息处理类节点，利用大语言模型从用户的输入中自动推断其潜在目标或意图。支持通过编写意图提示词进行意图描述与添加，根据意图分类流转到后续节点。

自定义工具用于将企业自定义 API、函数能力或已发布应用封装为可被智能体调用的工具。开发者可以根据业务需要定义工具名称、描述、输入参数、输出参数和调用方式，让智能体在合适的上下面中自动选择并调用该工具。

如果想要人工干预文档切片结果，向用户提供更加准确的信息，可以通过解析切分干预功能调整切片结果。

腾讯云智能体开发平台提供「连接器与工具」能力，帮助开发者为智能体快速接入外部系统、业务数据和通用处理能力。通过连接器与工具，智能体不仅可以完成自然语言理解与生成，还可以进一步查询数据、调用系统、执行任务、处理文档、生成内容，构建更贴近真实业务场景的智能应用。

变量聚合节点属于变量处理类节点，支持将多个工作流分支中的变量聚合成一个变量并向后续节点传递第一个不为空的变量值。该节点常用在多条件分支的结果聚合场景。当工作流执行到条件判断节点或大模型意图识别节点时，会根据条件或用户意图将流程拆分为多个并行分支。每次运行时，只有一个分支会被执行，其余未激活分支的输出变量将保持为空值。此时，可以通过变量聚合节点整合所有分支的输出，定义统一的输出变量。无论实际执行的是哪条分支路径，下游节。

智能结构化解析是指通过使用结构化表改写模型，自动判断用户导入的表格文件是否为结构化形式。如当前你上传的表格源文件并非结构化表，也将通过模型自动判断，可能改写成结构化表，以提升表格问答准确率。