Agent 流水线：把多个 Agent 串起来干活
单个 Agent 只能做一件事。流水线（Pipeline） 把多个 Agent 按顺序串起来：上一个 Agent 的输出，作为下一个 Agent 的输入。这是把 AI 从「聊天」变成「流程自动化」的关键一步。
一、一个真实的例子
本站内置了一个示例流水线「文章生成流水线」，3 个步骤：
输入主题
↓ 第 1 步「初步生成」 → 写出一篇文章初稿
↓ 第 2 步「专业评审」 → 逐条指出初稿的问题和修改建议
↓ 第 3 步「审查兜底」 → 按评审意见重写，去掉 AI 腔
最终输出：一篇经过多重审查的文章
你可以在擂台的「流水线」页面找到它（管理员已共享），输入一个主题直接运行，观察每一步的产出。
二、流水线能干什么
- 文章生成：生成 → 评审 → 润色（示例就是这个）。
- 内容审查：AI 生成的内容 → 多个不同角色的 Agent 交叉检查。
- 翻译质检：翻译 → 反向翻译核对 → 修正。
- 学习辅助：出题 → 学生作答 → 批改讲解。
- 本质上：任何「先 A 再 B 再 C」的多步骤任务，都可以拆成流水线。
三、数据流是什么
流水线运行时的「数据流」就是：你的输入一步步被加工、最后变成输出的过程。
- 原始输入先发给第 1 步；
- 第 1 步的输出（整段文字）自动接在第 2 步的输入后面；
- 第 2 步的输出再接给第 3 步……直到最后一步。
在流水线详情页，顶部有一条「数据流」提示条（原始输入 → 各步骤 → 最终输出）；每次运行记录的每一步，都能点开看它实际收到的输入（完整的提示词）和它产出的输出。数据全程透明，出了问题一眼就能看出是哪一步的问题。
四、怎么建一条流水线
- 打开聊天站，在地址后加
/arena，进「流水线」页面（自动登录）。 - 点「新建流水线」：起名、写说明。
- 添加步骤，每步两种做法： - 选一个 Agent：下拉里挑一个已创建的 Agent（这一步就是「引用」了它），它的系统提示词会自动填进来——运行时用的是该 Agent 最新的人设和模型，你之后改进它，流水线自动跟上；万一它被删了，就用创建时的备份版本兜底。 - 自定义步骤：下拉选「自定义步骤（不选 Agent）」，自己写系统提示词和模型。
- 每步再写「任务指令」（告诉它怎么处理上一步的内容）、调模型和参数。
- 保存后详情页直接运行；点「共享给全社团」让大家都能用。
五、想改怎么办
你是作者（或管理员）就能随时编辑流水线：改名称、说明、每一步的 Agent / 指令 / 模型参数都行，保存即生效。在「流水线」页「我创建的」卡片上点「编辑」即可。
六、设计好流水线的技巧
- 每步只干一件事：步骤职责单一，结果才稳定。
- 指令要具体：告诉每步「输入是什么、你要产出什么、注意什么」，不要只写「处理一下」。
- 角色互补：生成类用 chat 模型，评审/推理用 reasoner 模型（但 reasoner 慢且费 token）。
- 参数注意：reasoner 步骤把「最大 token」调大（如 4096），否则推理过程可能占满预算、正文为空。
- 先小后大：先用一小段输入测试，跑通了再处理长内容。
七、和「提示词」的关系
流水线 = 多个 Agent + 每步的指令。系统提示词决定每步 Agent 的「人设」，任务指令决定它「这步要干什么」。所以学流水线之前，先把「提示词与参数技巧」那篇吃透。
练习
- 运行示例流水线，对比三步的输出差异（点开每步的「输入」，看看第 2、3 步实际收到了什么）。
- 自己建一个 2 步流水线：第一步生成，第二步翻译成英文。
- 把你创建的一个 Agent 和「自定义步骤」混搭成一条 3 步流水线，共享给大家。