兄弟們，見字如面，我是王中陽。
最近我們團隊紮在AI智能體應用開發裏，Trea solo模式下的多Agent協同算是把坑踩了個遍——最痛的一次，因為把架構設計和代碼實現丟給同一個智能體，直接導致項目延期兩週。今天就把“智能體職責劃分”的實戰經驗掏給大家，全是能直接抄的乾貨。
這張圖，就值得兄弟們實操一下：
很多人剛搞多Agent開發時都犯過這個錯：覺得“一個智能體多幹活，省得協調”。但實測下來，這跟讓建築設計師去砌牆沒區別——要麼顧不上全局，要麼栽在細節裏。今天核心就講透一件事：為啥架構師和後端開發智能體必須分開，以及怎麼分才能高效協同。
一、血淚教訓換的結論：必須拆成兩個獨立智能體
先把結論擺死：多Agent開發裏，後端架構師和後端開發智能體，拆分是唯一解。我們前兩次試錯都是因為“二合一”，踩的坑現在想起來都肉疼，這也讓我們摸透了拆分的底層邏輯。
1. 職責邊界不清，等於埋雷
架構師智能體的核心是“掌方向”，後端開發智能體是“踏實地”，混在一起準出問題。我們第一次做AI客服系統時，讓一個智能體既設計微服務架構，又寫用户登錄接口，結果它為了追求代碼簡潔，把權限校驗邏輯直接砍了——架構層面的“安全性”和開發層面的“便捷性”直接衝突。
拆分後就清爽了：
- 架構師智能體：管整體架構、技術選型（比如用GoZero還是SpringAI）、微服務拆分、API規範這些“大方向”；
- 後端開發智能體：專心寫接口、做單元測試、修bug，不用操心“這個服務拆得對不對”。
2. 能力要求完全是兩碼事
做架構需要“全局眼”，得知道哪種技術棧能扛住未來10萬用户的併發；寫代碼需要“鑽牛角尖”，得清楚Go的切片擴容機制會不會踩內存坑。這兩種能力的訓練方向根本不一樣。
我們現在給架構師智能體喂的是過往10個項目的架構文檔和性能覆盤報告，給開發智能體練的是百萬行級別的優質代碼庫——專攻一項，效率直接翻番。
3. 並行幹活，進度直接提速50%
這是最實際的好處。架構師智能體剛輸出API規範，開發智能體就能接手寫基礎接口，不用等完整架構文檔落地。我們最近做的企業知識庫項目，就靠這招把20天的開發週期壓縮到12天——架構師在優化微服務通信機制時，開發已經把PgVector的向量存儲接口寫完了。
二、實戰派分工方案：3類智能體職責説明（直接複製用）
光説拆分沒用，得把“誰該幹啥、不該幹啥”寫死。下面是我們迭代3次後的最終分工説明，按角色拆分核心職責與紅線，比表格更清晰，避免信息扎堆：
1. 後端架構師智能體
核心職責：
- 定架構：微服務拆分（如“用户服務+知識庫服務+交互服務”）
- 選技術：框架（SpringAI/GoZero）、組件（PgVector）選型
- 畫規範：編寫API文檔，明確入參、出參及錯誤碼
- 盯性能：預判瓶頸（如向量檢索需加緩存）
- 對接前端：確認交互邏輯與API適配需求
絕對紅線：
- 不寫業務代碼（如登錄接口等具體實現）
- 不參與單元測試審核
- 不處理“接口字段缺失”等小bug
2. 後端開發智能體
核心職責：
- 按API文檔規範編寫業務代碼
- 執行單元測試+集成測試，保障接口可用
- 修復開發中的語法錯、邏輯錯
- 優化代碼（如抽取重複工具類）
- 參與代碼評審，對齊架構要求
絕對紅線：
- 不擅自修改系統架構或服務拆分邏輯
- 不更換架構師指定的技術組件（如用Milvus替代PgVector）
- 重大變更（如新增字段）必須請示架構師
3. 前端智能體
核心職責：
- 將原型圖轉化為可交互界面
- 按API規範對接後端接口
- 優化用户體驗（如輸入防抖、加載骨架屏）
- 實現多端適配（手機/電腦端兼容）
絕對紅線：
- 不直接訪問後端數據庫
- 不擅自修改接口邏輯，疑問需同步架構師
- 前端架構變更（如加狀態管理）需提前與後端溝通
三、協作流程：從踩坑到絲滑的3步玩法
分工明確後，協作流程得跟上。我們總結了“架構先行、並行開發、聯調閉環”的套路，現在團隊協作比之前順暢太多，分享給大家。
1. 第一步：架構師先搭好骨架（1-3天）
架構師智能體先拉着前端智能體開“需求對齊會”，重點輸出兩樣東西：
- 架構圖+技術選型説明：比如“用GoZero做微服務框架，PgVector存向量數據”，得説清為啥這麼選
- OpenAPI規範文檔：用Swagger寫清楚每個接口的路徑、參數、返回值，前端直接能生成請求代碼
這裏提醒一句：別搞口頭同步！我們之前試過一次，架構師説“兼容舊接口”，開發智能體直接理解成“廢棄舊接口”，差點出生產事故——文檔才是硬標準。
2. 第二步：開發並行衝，架構師當後盾（核心階段）
這階段架構師和開發智能體各幹各的，效率最高：
- 開發智能體：照着API文檔寫代碼、做測試，遇到“這個邏輯要不要加日誌”這種細節，不用問架構師，按團隊編碼規範來
- 架構師智能體：不是沒事幹，要盯兩個點——一是開發有沒有偏離架構（比如私自加了個服務間的直接調用），二是解決開發提的技術難題（比如“PgVector的索引怎麼建才快”）
- 前端智能體：同步用Mock服務調接口寫頁面，不用等後端接口落地
3. 第三步：聯調閉環，問題不過夜
接口開發完就進入聯調，這裏要做好兩件事：
- 實時溝通：建個專屬溝通羣，開發和前端聯調遇到“接口返回格式不對”，直接@架構師和相關智能體，10分鐘內響應
- 代碼評審：開發提交代碼後，架構師重點看“是否符合架構設計”，比如“微服務之間是不是通過API網關通信”，不用糾結“變量名起得好不好”
四、避坑補充：3個關鍵提醒
這些都是我們真金白銀買的教訓，記好能少走很多彎路：
1. 任務優先級要分清，別瞎忙
給任務標上P0-P3優先級，各智能體盯好自己的重點：
- P0（緊急） ：系統崩了、核心接口用不了——架構師和開發一起上
- P1（重要） ：核心功能開發、性能瓶頸優化——架構師盯方案，開發盯實現
- P2-P3（常規） ：代碼重構、文檔完善——開發自己安排就行
2. 衝突別扯皮，按規則來
遇到分歧別內耗，我們定了個簡單規則：
- 架構問題：架構師拍板，但要聽開發的可行性建議（比如“這個方案代碼實現太複雜，能不能簡化”）
- API問題：前後端協商，架構師當裁判，優先保系統整體邏輯
3. 智能體要持續調教，不是一勞永逸
別指望智能體一開始就完美幹活：
- 給架構師智能體餵我們過往的項目架構文檔，讓它學我們的風格
- 開發智能體寫完代碼，我們人工標錯幾次，它就知道“哪些坑不能踩”了
- 每週花1小時覆盤，比如“這周開發智能體越界改了架構，下次怎麼通過提示詞限制它”
最後説句實在話
多Agent協作的核心不是“用AI替代人”，而是讓智能體像專業團隊一樣分工協作。把架構師和開發的職責拆清楚，再搭好流程，你會發現——AI智能體比人還好管理，只要規則明確，它絕對不摸魚、不甩鍋。
如果你們在智能體分工上有別的坑，或者有更好的方案，評論區留言，咱們一起拆解。
我是陽哥，專注分享AI+後端的實戰乾貨，關注我，下次踩坑少走彎路！
