15.4 Bertelsmann：构建多智能体系统赋能创意团队
来源：How Bertelsmann Built a Multi-Agent System to Empower Creatives
公司简介
Bertelsmann 是全球最大的媒体公司之一，业务范围涵盖：
| 领域 | 代表作品/业务 |
|---|---|
| 出版 | 奥巴马传记、哈里王子传记、普利策奖获奖小说 |
| 影视 | 《Poor Things》《The Young Pope》 |
| 新闻 | 新闻档案和内容 |
| 平台 | 多个品牌，覆盖全球数百万用户 |
面临的挑战
创意团队需要在数十个不同系统、数据库和平台中搜索内容，导致：
- 研究重复：同样的内容被多次搜索
- 效率低下：创意团队花更多时间搜索而非创作
- 机会遗漏：跨平台的内容协同机会被忽视
为什么选择 LangGraph
Bertelsmann AI Hub 团队在 2024 年 LangGraph 发布的第一周就开始使用。
"LangGraph 正是我们所寻找的。它提供了可靠性和可预测性，这对生产系统至关重要。"
—— Lion Schulz, Bertelsmann AI Hub 机器学习负责人
技术架构
自然语言界面
用户可以用自然语言提问：
"我们有哪些关于可再生能源的纪录片？"
"最近出版的畅销书有哪些？"
"有没有和气候变化相关的新闻报道？"智能路由
系统分析查询并确定哪些专门智能体应处理搜索。
专业化领域智能体
| 智能体 | 职责 |
|---|---|
| Publishing Agent | 图书目录搜索 |
| Broadcasting Agent | 节目档案查询 |
| News Agent | 新闻档案导航 |
| Web Intelligence Agent | 外部趋势监控 |
数据源接口
| 数据源类型 | 用途 |
|---|---|
| 向量数据库 (Qdrant) | 语义搜索 |
| API | 结构化查询 |
| 图数据库 | 关系查找 |
| 自定义工具 | 提升可靠性 |
系统架构
核心组件
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户自然语言查询 │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
│
┌────────▼────────┐
│ 协调器智能体 │
│ (路由决策) │
└────────┬────────┘
│
┌─────────────────┼─────────────────┐
│ │ │
┌────▼────┐ ┌─────▼─────┐ ┌─────▼─────┐
│Publishing│ │Broadcasting│ │ News │
│ Agent │ │ Agent │ │ Agent │
└────┬────┘ └─────┬─────┘ └─────┬─────┘
│ │ │
└─────────────────┼─────────────────┘
│
┌────────▼────────┐
│ 响应合成层 │
│ (整合结果) │
└────────┬────────┘
│
┌────────▼────────┐
│ 统一响应 │
└─────────────────┘关键特性
- 并行化执行：多个领域智能体并发运行
- 模块化 API 部署：个别智能体可独立部署为 API
- 跨平台整合：支持单一系统部署
业务成果
| 指标 | 改进 |
|---|---|
| 搜索时间 | 从数小时减少至数秒 |
| 内容发现 | 快速跨平台洞察 |
| 民主化访问 | 无需了解具体系统位置 |
| 协作效率 | 促进跨部门合作 |
关键引用
"我们开始探索多智能体方法是在 2023 年底。"
—— Moritz Glauner, Bertelsmann 数据科学负责人
"节点基础架构允许团队为每个内容领域构建专业化智能体。"
LangGraph 优势
| 优势 | 说明 |
|---|---|
| 模块化设计 | 节点基础架构，易于扩展 |
| 生产就绪 | 可观测性和调试能力 |
| 可扩展编排 | 轻松容纳新智能体和数据源 |
总结
Bertelsmann 的案例展示了如何用 LangGraph 解决大型媒体公司的内容发现问题：
- 统一入口：自然语言查询替代多系统搜索
- 专业化分工：每个领域一个专门智能体
- 并行处理：多智能体同时工作
- 快速上线：在 LangGraph 发布第一周即开始使用
这个案例为媒体和内容行业的 AI 应用提供了优秀的参考。
上一篇：[15.3 Monte Carlo](./15.3 Monte Carlo.md)
下一篇：[15.5 Exa](./15.5 Exa.md)