Experts 多智能体专家团——让多个 Agent 分工并行
Experts 模式是什么
Experts 模式是 Quest 的高级工作方式——让多个智能体（Expert）分工协作，并行推进复杂任务。一个 Agent 负责规划，其他 Agent 分别承担编码、测试、评审等角色，最后汇总交付。
为什么需要多智能体
单个 Agent 处理复杂任务时有瓶颈：
- 上下文过长：需要同时记住规划、编码、测试、评审多个环节的细节。
- 角色冲突：编码时追求速度，评审时追求质量——单一 Agent 很难同时做好。
- 执行串行：一个任务里的多个子任务无法并行执行。
多智能体分工把这些问题拆开解决——每个 Agent 有自己的角色、目标和上下文窗口。
专家团的典型分工
Experts 模式下通常会有以下角色（实际角色由任务自动或手动决定）：
| 角色 | 职责 |
|---|---|
| 规划专家（Planner） | 分析需求、拆解步骤、分配任务给其他 Expert |
| 编码专家（Coder） | 按规划执行代码编写和修改 |
| 测试专家（Tester） | 编写测试、运行测试、分析测试结果 |
| 评审专家（Reviewer） | 检查代码质量、发现潜在问题、提出改进建议 |
工作流程
你发起任务
↓
规划专家拆解 → 分配给编码专家 / 测试专家
↓
编码专家 ←→ 测试专家（并行迭代）
↓
评审专家审查 → 提出修改意见
↓
编码专家修 → 测试专家重跑
↓
全部通过 → 汇总交付典型适用场景
| 场景 | 为什么 Experts 更好 |
|---|---|
| 大规模重构 | 编码 + 测试可以并行推进，评审有独立角色 |
| 全栈新功能 | 前端 + 后端 + 测试分角色并行 |
| 疑难 bug 修复 | 规划专家分析根因，编码专家修复，评审专家验证没有副作用 |
| 技术调研 + 实现 | 规划专家负责调研，编码专家实现，测试专家验证 |
| 项目初始化 | 一个 Expert 搭脚手架，一个写测试，一个写文档 |
效果示例
官方案例：高德汽车业务团队用 Experts 模式，结合 Repo Wiki 知识引擎，把任务一次性通过率从 37.3% 提升到 61.5%——原因是多专家分工后，测试和评审环节不会被编码节奏拖累。
资源消耗注意
Experts 模式比 Agent 单模式消耗更多 Credits，因为多个 Agent 并行工作。适合：
- Pro+ 或 Ultra 套餐（Credits 配额更充足）；
- 确实是复杂任务，值得投入更多资源。
如果是简单任务（「加一个接口」），直接用 Agent 模式就行——Experts 的额外开销不划算。
和自定义智能体（Custom Agent）的关系
Experts 是 Quest 内置的多智能体协作模式，角色由系统自动分配；自定义智能体是 JetBrains 插件中的 subagent 机制，可以创建特定角色的 AI Agent 并配置独立的上下文、工具权限和系统提示词。二者互补——先用 Experts 解决通用多角色协作，有特殊场景需求再用自定义智能体。
下一步
- 想看 Experts 执行时长什么样 → 任务看板与进度追踪
- 想在 JetBrains 插件里创建自定义角色 → JetBrains 插件