必须通过工作流编排+上下文透传+角色契约三者联动，否则各Agent会各自为政、数据断层、流程卡死；需依次配置多Agent模式、角色声明、触发路由、结构化跳转、带状态记忆的工作流链路及全局共享记忆。
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要在扣子中让多个智能体真正协同起来完成跨步骤、需状态传递、有依赖关系的复杂任务，不能只靠简单切换模式或堆砌Agent，必须通过工作流编排+上下文透传+角色契约三者联动，否则各Agent会各自为政、数据断层、流程卡死。
开启多Agent模式并创建分工明确的智能体
进入Bot编辑页 → 点击左上角「设置」→ 在「Agent 模式」中选择【多Agent】→ 保存后页面自动刷新出「Agent管理」标签页。
点击「添加Agent」按钮，依次创建三个角色：① 工单解析路由Agent（主控）、② 订单查询Agent（执行）、③ 退款策略Agent（决策）。每个Agent命名需体现职能，如命名为“route-main”“query-order”“decide-refund”，避免使用“agent1”“bot2”等模糊标识。
这一步不可跳过：每个Agent创建后，必须立即点击其右侧「编辑」→ 进入「提示词」页 → 在系统提示词开头强制写入角色声明句，例如“你是一个专注识别用户售后意图并分发任务的路由Agent，不处理订单数据，不生成最终回复”。【缺失角色声明会导致Agent越权响应，后续所有协作逻辑失效】
配置Agent间的数据流转与触发条件
方法一：基于关键词自动路由
在route-main Agent的「触发词」设置中，填入“查订单”“订单号”“物流”作为第一类触发词，“退款”“退货”“不想要了”作为第二类触发词。保存后，该Agent将根据用户输入自动匹配类别。
方法二：基于结构化输出显式跳转
在route-main的提示词末尾追加指令：“请严格按JSON格式输出，仅包含字段：{“target”: “query-order” or “decide-refund”, “context”: {…}}。禁止输出任何解释性文字。” → 后续工作流节点将直接解析该JSON中的target字段决定调用哪个Agent。
注意：两个方法不可混用。若同时启用关键词路由和JSON跳转，系统将以JSON为准，关键词配置将被忽略。
搭建带状态记忆的工作流链路
第一步：点击Bot顶部导航栏「工作流」→ 新建工作流，命名为“售后全链路”。
第二步：拖入第一个节点，类型选「Agent调用」→ 选择route-main → 在「输入映射」中勾选“原始用户消息”并绑定到变量user_input。
第三步：从route-main节点拉出一条连线 → 连接到第二个节点 → 类型选「条件分支」→ 设置判断规则为“$.target == 'query-order'”。
第四步：在“真”分支末端添加「Agent调用」节点 → 选择query-order → 在「输入映射」中将route-main输出的context.dataset字段绑定为该Agent的输入参数。这一步确保订单查询Agent拿到的是已清洗过的结构化数据，而非原始杂乱对话。
第五步：从query-order节点再连出一条线 → 接入「Agent调用」节点 → 选择decide-refund → 此时它的输入必须包含query-order返回的order_status、payment_method、return_reason三项，缺一不可，否则退款策略会因信息不足而拒绝执行。
启用共享记忆实现跨Agent上下文延续
进入Bot「设置」→ 「记忆」页 → 将「记忆范围」设为【全局记忆】→ 开启「跨Agent共享」开关。
在每个Agent的提示词中，必须显式调用记忆变量。例如在decide-refund的提示词里写：“参考历史记录中用户上次咨询的订单号：{{memory.last_order_id}}，结合本次查询结果判断是否符合极速退款条件。”
这一步操作起来很简单，但若忘记开启全局记忆，前面所有工作流节点传递的数据都会在Agent执行完即刻清空，后续节点读不到任何上下文，整个链路会在第二步就断裂。
