WorkBuddy 的专家系统如何将复杂的 Agent 技术封装成用户友好的生产力工具？本文深度拆解其专家与专家团的设计逻辑，从提示词工程到多 Agent 协作机制，揭示 AI 产品如何实现从技术底层到用户价值的完美跃迁。 之前的一篇文章 我们拆解了Workbuddy的上下文工程，包括其系统提示词的组装，会话压缩和记忆机制，有兴趣的同学可以去看看： WorkBuddy VS 钉钉悟空 VS 字节 Aily：桌面 Agent 的工程设计 这些都是Agent底层的运行机制，模型如何思考，调用工具和管理上下文。 Workbuddy还有更上层的设计，就是 专家 和 专家团，这层设计直接面对用户，用户不需要你知道底层的提示词，有多少工具，上下文规则，只需要选择一个专家或者专家团，就可以开始干活。 这篇文章，我们就来拆解下WorkBuddy的专家和专家团，看看它们到底是什么，以及它们是如何工作的。 先给出一个核心结论： WorkBuddy的专家，就是封装好的单个Agent，Workbuddy的专家团，是封装好的多Agent协作流程： 在常规的Agent开发框架中，我们通常拥有一个Agent管理模块