多智能体系统作为分布式人工智能的核心领域，近年来在技术方向、实践挑战和未来趋势上呈现出多维度的发展。蚂蚁在 Mutil-Agent System 上有不少实践经历，我们会分享如何在 Mutil Agent System 里面完成 Context Engineering，以及如何优雅对 MCP、CUA、Browser Use 的高效使用，以及如何通过代码化的方式，完成复杂 Agent 的构建。

演讲提纲

1. 多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）背景介绍

• 大模型、智能体、多智能体之间的关系
•  多智能体的优势与劣势

2. Mutil Agent 下的 Context 管理

• Context Engineering 对于多智能体架构的重要性
• 如何进行合理的 Context 管理

3. Mutil Agent 实践中的经验，如何定义协议以及与 CUA 的协同

• 多智能体协同中的标准制定与落地
• 如何让多智能体在 CUA 上进行工作协同

4. Mutil Agent 几个场景的实践案例演示

• 多智能体协同完成 PPT 场景的编写
• 多智能体协同完成数据分析
• 多智能体协同完成应用开发
• 多智能体协同完成文档编写

5. 未来 Mutil Agent 的方向与展望

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• Planner 如何合理理解用户需求，拆分可执行的任务
• 非人类场景经验性的任务，还没法很好覆盖

演讲亮点

• Mutil Agent 是基于什么协议标准进行协同的
• 标准化协议如何制定和落地
• 如何解决 Mutil Agent 完成复杂任务上下文时所面临的问题

听众收益

• 了解 Mutil Agent 的几类技术方向
• Mutil Agent 实践过程中的困难与误区
• Mutil Agent 未来发展的方向