核心用法
Searching Group Leader 是一个高级任务调度型技能,核心作用是将用户的复杂搜索查询智能拆解为多个独立且互补的子任务,并并行分配给最适合的专业Agent执行。
工作流程:
1. 任务拆解:自动分析用户查询,识别其中的多元信息需求
2. 并行规划:将任务拆分为≤8个独立子任务,确保互补性而非重复性
3. 智能路由:强制调用 General_Search_Agent 作为基础搜索,同时根据查询类型选择性调用其他专业Agent
4. 单轮执行:仅有一次并行分配机会,强调效率与简洁
关键约束与规则:
- 必须项:始终包含 General_Search_Agent
- 禁止项:涉及日期敏感要求时,禁止调用 Academic_Search(学术搜索通常滞后,实时性差)
- 优化原则:子任务数量"尽可能少",追求精简高效
- 动态变量:支持
$DATE$等运行时变量替换
显著优点
| 维度 | 优势 |
|------|------|
| **效率** | 并行任务执行,显著缩短多维度查询的总响应时间 |
| **覆盖度** | 强制基础搜索+专业增强,兼顾广度与深度 |
| **智能化** | 自动判断查询类型,动态选择专业Agent组合 |
| **可控性** | 明确上限(8任务)和约束规则,防止资源过度消耗 |
潜在缺点与局限性
1. 单轮限制:仅一次分配机会,无法根据中间结果动态调整策略
2. 协调复杂度:子任务间若存在隐性依赖,可能导致结果整合困难
3. 学术搜索限制:日期敏感场景下学术搜索被禁用,可能损失权威来源
4. Agent能力边界:最终效果受限于底层Agent的实际能力,Leader本身不执行搜索
适合人群
- 复杂查询用户:需要多角度信息(如"对比A和B,并分析最新趋势")
- 效率优先场景:希望一次性获得结构化、多源信息整合结果
- 研究型任务:需要同时覆盖通用网络、专业领域、实时数据等多维度
常规风险
| 风险等级 | 描述 |
|---------|------|
| ⚠️ 中 | 任务拆解不当可能导致子任务重叠或遗漏关键维度 |
| ⚠️ 中 | 并行结果合并时可能出现信息冲突,需后续人工校验 |
| ⚠️ 低 | 严格遵循"日期敏感禁用学术搜索"规则,避免时效性误判 |
> 最佳实践:在子任务描述中使用清晰的自然语言,明确各Agent的专属职责边界,减少结果冗余。