Tago 是一款基于浏览器的智能多代理协作平台，旨在帮助用户通过多个 AI 代理的协同工作，高效完成复杂任务。无论是信息检索、内容创作、数据分析还是流程自动化，用户都可以在 Tago 中以可视化方式配置和运行不同能力的智能体，让它们像团队成员一样分工合作。
产品详细介绍
Tago 聚焦于“多智能体协作”这一核心能力，通过统一的 Web 界面，让用户可以像搭建工作流一样搭建 AI 代理团队。平台支持为每个代理配置不同的角色、目标和工具，使其在任务执行过程中能够自动分工、相互调用与反馈，从而完成单一模型难以高效完成的复杂任务。
在 Tago 中，用户可以：
- 创建多个具备不同角色设定的智能代理（如：研究员、写作者、审校员、数据分析师等），并为其设定清晰的目标与边界；
- 将这些代理编排成一个“任务场景”或“项目”，由系统自动协调它们的对话与协作；
- 在浏览器中实时查看代理之间的对话记录、任务进度和最终输出结果；
- 根据任务需求灵活调整代理数量、角色设定和协作流程，形成可复用的智能工作流。
Tago 的设计重点在于降低多代理系统的使用门槛，让非技术用户也能通过简单配置，享受多智能体协作带来的效率提升。对于有一定技术背景的用户，Tago 还可以作为实验多代理策略、验证复杂任务拆解方案的便捷平台。
功能介绍
- 多智能体创建与管理
- 支持在界面中快速创建多个 AI 代理；
- 每个代理可单独配置名称、角色说明、目标与行为风格；
- 可保存常用代理模板，便于在不同项目中复用。
- 代理协作编排
- 将多个代理加入同一任务场景，由系统协调其对话与任务分配；
- 支持设定任务起点代理（如“任务指挥官”）和执行代理（如“研究员”“撰稿人”）；
- 通过多轮交互实现任务拆解、信息收集、内容生成与结果审校。
- 浏览器端实时交互
- 完全基于 Web，无需本地安装复杂环境；
- 实时查看代理之间的对话流和中间结果；
- 支持用户随时插话干预，调整任务方向或补充信息。
- 任务场景与工作流复用
- 将配置好的多代理协作方案保存为“场景”或“项目模板”；
- 针对类似任务（如周报生成、市场调研、方案撰写）一键复用；
- 通过不断迭代场景配置，持续优化任务执行质量。
- 结果导出与集成
- 支持将最终输出内容复制或导出，用于文档、报告或代码等场景；
- 可作为其他工具链中的一环，用于前期调研、内容草稿或方案生成。
简单使用教程
以下为在 Tago 上快速上手的基础流程示例：
- 访问平台
- 在浏览器中打开链接：https://agent.bitaihub.com；
- 如平台要求登录或注册，按页面提示完成账号创建或登录。
- 创建新任务场景
- 在首页或控制台中选择“新建项目/场景”（名称可能略有差异，以实际界面为准）；
- 为场景命名，例如“市场调研报告生成”或“技术文档撰写助手”；
- 选择创建空白场景，进入多代理配置界面。
- 添加与配置代理
- 在场景中点击“添加代理”或类似按钮；
- 为每个代理设置：
- 名称：如“调研员 A”“写作助手 B”“审校员 C”；
- 角色描述：说明该代理的职责与擅长领域；
- 行为风格：如严谨、简洁、创意、数据导向等；
- 根据任务复杂度添加 2–4 个代理即可，后续可随时增减。
- 设定任务目标
- 在场景的总体说明中，清晰写出本次任务目标，例如：
- “请完成一份关于中国新能源车市场的简要调研报告，包含市场规模、主要厂商和未来趋势。”
- 如有格式要求（字数、结构、语言风格等），一并写入说明。
- 启动多代理协作
- 点击“开始/运行”按钮，系统将根据设定启动代理协作；
- 在对话视图中可以看到各代理之间的交流与任务分工；
- 如发现方向不对，可在对话中直接补充说明或修改要求。
- 查看与调整结果
- 待协作完成后，查看最终输出内容；
- 如需修改，可：
- 让某个代理重新执行部分任务（如重新撰写某一章节）；
- 调整代理角色描述或任务目标后再次运行；
- 确认满意后，将结果复制或导出，用于后续工作。
- 保存与复用场景
- 将当前场景保存为模板；
- 下次遇到类似任务时，直接从模板创建新项目，稍作修改即可使用。
FAQ 常见问题
- Tago 需要安装客户端吗？
- 不需要。Tago 通过浏览器访问即可使用，无需额外安装本地软件。只需打开 https://agent.bitaihub.com 并按提示登录或注册即可。
- 我不会编程，可以使用多代理功能吗？
- 可以。Tago 的多代理配置以图形化和表单配置为主，重点是清晰描述每个代理的角色和任务目标，不要求用户具备编程能力。
- 适合用 Tago 做哪些事情？
- 适合需要“拆解任务+多步协作”的场景，例如：市场/竞品调研、长文档撰写与审校、方案头脑风暴、数据分析思路梳理、学习与知识整理等。
- 多个代理会不会互相冲突？
- 在合理的角色设定下，代理之间通常是分工协作关系。若出现输出风格不统一或结论不一致，可以通过：
- 明确每个代理的职责边界；
- 增加一个“协调/审校”代理负责统一口径；
- 在任务说明中强调最终输出标准。
- 如何提升任务结果质量？
- 尽量做到：
- 任务目标具体、可衡量（说明用途、读者、格式、长度等）；
- 代理角色清晰（谁负责调研、谁负责写作、谁负责审校）；
- 在协作过程中适时干预，给出反馈与修正意见；
- 对表现良好的场景进行保存和复用，逐步优化配置。
