多智能体协作怎么判断？从分工、交接和记录看
多智能体协作可以通过工作流实现。要判断几个角色有没有实际参与，先核对各自的任务设置，再看请求和结果如何传递，最后用同一次运行的数据确认实际调用。
看角色有没有各自的设置
看各角色是否有自己的指令、工具和输出要求。以客服分流为例，角色负责核对扣款，技术角色负责整理故障现象。两者可以使用同一个模型，只要各自的任务边界能在配置中查到。聊天记录里出现多个角色名，只能说明回答用了角色标签。
看交回的数据有没有被使用
看调度角色把什么交给子智能体，以及子智能体的返回值怎样进入最终答复。仍以客服为例，角色收到的是订单编号和扣款问题，返回核对结果。调度角色再用这个结果组织答复。固定顺序也能形成协作，前提是后续角色确实使用了上游结果。
看一次请求触发了哪些角色
配置展示的是可能的调用路径。判断某一次请求实际走了哪条路，要看同一次运行的节点输入、输出和状态。比如用户只问重复扣款，记录里应能核对角色是否被调用。若流程设计了人工接管，还可以看缺少订单信息时是否走到接管分支。
n8n 的工作流画布
n8n 的 AI Agent Tool 可以把专职子智能体接到主智能体下方。图中主智能体连到、技术、账号三个子智能体，右侧另有人工接管分支。画布能说明任务如何分配，某条请求的实际调用还要看执行数据。
n8n 提供免费自部署的 Community Edition。它需要自己的运行环境，部分团队功能如项目和共享有版本限制。图中的模型服务需另外配置凭据，调用费用取决于所选模型服务。
Copilot Studio 的智能体连接
在 Microsoft Copilot Studio 主智能体的 Agents 页面，Add an agent 会打开扩展选项。图中红框是连接同一环境下现有 Copilot Studio 智能体的入口。
试用许可证支持创建智能体并在测试聊天面板中检查行为。连接现有智能体的这条路径要求目标智能体已发布、处于同一环境、允许被连接，并且当前创建者拥有它或已获共享。试用许可证本身没有发布权限。
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