2026年7月22日晚，一场以“多AI智能体协同商业化落地”为主题的分享会在OPC社区举行。成都群智泽强科技有限公司参与了本次活动，与现场嘉宾共同了解多智能体协作在内容创作、企业运营和产品服务等场景中的实践思路。
图1：活动现场，参会人员共同观看多AI智能体应用演示。
本次分享由龙虾纪元创始人世博主讲。分享人结合多个实操案例，介绍了如何通过角色分工、记忆管理、技能配置和任务协同，让多个AI智能体像团队成员一样参与复杂任务，并围绕商业化落地过程中涉及的效率、成本、质量与组织方式展开交流。
从单次调用走向持续协作
分享会上，主讲人介绍，“龙虾纪元”是一套多AI智能体协同组织。与使用后即结束的临时Subagent不同，这套实践更强调每个智能体拥有相对独立的角色设定、记忆分区和技能，并在持续运行中形成分工与协作。
以AI视频创作为例，分享中展示了一套多角色协作流程：导演Agent负责总纲和整体节奏，资产负责人处理人物造型与妆造，风格卡Agent负责光影风格，动作Agent和空间物理Agent分别处理人物动作、物理规则与空间位置，秒级镜头卡、声音卡、执行卡及视频生成节点再完成后续衔接。
这一流程体现的重点并不是简单增加AI数量，而是将复杂任务拆分为边界清晰、可以衔接和复核的工作环节，让不同智能体各自承担相对明确的职责。
多个案例呈现AI内容生产的应用方式
活动中，主讲人展示了TVC广告、香水广告、装修效果图和景区MV等案例，并介绍了相关制作流程及成本情况。
图2：活动现场展示AI辅助生成的商业内容案例。
据主讲人现场分享，一则酒品TVC广告的生成成本约为40元，相关技能经过多轮调整，以细化人物面部、皮肤质感和发丝等视觉表现；一则60秒香水广告的生成成本约为60元；装修效果图可在数分钟内完成初步出图，并进一步制作动态展示视频；景区MV案例中的歌词、画面和内容也采用了AI辅助生成方式。
上述数据和效果来自主讲人的现场案例说明，反映的是特定项目、特定工具与特定制作条件下的实践记录，不能直接等同于所有项目都能获得相同成本、周期或交付效果。实际应用仍需结合内容要求、人工审核、模型能力、修改轮次和第三方平台规则综合评估。
从提示词使用延伸到人机协作方法
除具体案例外，活动还讨论了人与AI的互动方式。主讲人借助U型理论，将人机互动概括为从直接下达提示词，到AI逐步理解使用者审美、偏好和需求，再到更深层协作的过程。
图3：主讲人介绍U型共创方法。
在这一思路下，AI不只是执行单条指令的工具，也可以在清晰的规则、记忆和反馈机制中，逐步积累上下文并改进任务表现。分享人还介绍了记忆分层、记忆分区及定时检索机制：通过定期整理和归类历史信息，使智能体在后续任务中能够调用更有针对性的内容。
对于企业应用而言，持续记忆和自动运行同时带来了新的治理要求。哪些信息可以进入记忆、哪些操作必须由人工确认、如何控制权限、如何纠正错误和停止任务，都是智能体从演示走向实际业务时需要同步考虑的问题。
企业级多Agent架构需要兼顾协作与治理
分享会上还介绍了面向企业场景的多Agent协同架构。按照主讲人的说明，不同Agent可以承担销售通知、数据录入、海报与方案生成、系统状态监测等任务，并通过飞书多维表格等工具完成业务衔接。
图4：主讲人围绕企业级多Agent架构与方法展开分享。
这类架构展示了自然语言交互与企业流程结合的可能性，也说明企业使用AI不能只关注模型本身。角色权限、数据来源、人工复核、异常处置和运行记录，同样决定着方案能否稳定进入真实工作流程。
在活动介绍的案例中，主讲人还分享了新媒体运营成本变化等数据。这些数字属于分享方特定业务实践，成都群智泽强科技有限公司不据此对其他企业作出同等效果或收益承诺。企业是否适合采用相关方案，仍需依据具体任务、现有流程、数据条件和验收标准进行评估。
关注真实需求，在应用中持续验证
活动最后，主讲人提出：“产品不是等完美才卖，是在真实客户面前一次次被打磨。AI时代最先飞升的不是会咒语的人，是敢为价值负责的人。”
对成都群智泽强科技有限公司而言，参与本次分享会不仅是一次技术交流，也是一次围绕AI智能体真实应用边界的现场观察。多智能体协同的价值，不在于用概念替代业务，也不在于简单追求“全自动化”，而在于能否把真实任务拆清楚、把人机职责划明确，并通过可复核的过程持续改善交付。
未来，成都群智泽强科技有限公司将继续关注多智能体协作、企业AI应用和智能化工作流的发展，在尊重事实、数据安全和人工决策边界的前提下，探索更加务实、可验证的应用路径。
信息来源： “星阙超级个体孵化器”微信公众号于2026年7月23日发布的《星阙学习分享会第15期：老板的多智能体实践——一个人带着一群AI，2小时干完一周的活？》。活动内容根据原文整理，案例、数据和观点均按原文归属于相应分享人或分享方。
原文链接： 查看微信公众号原文
