bridging 需求与架构：基于外部知识与分层记忆的多智能体编排

针对软件架构设计复杂且依赖专家知识的问题，本文提出 MAAD 框架。该框架编排分析师、建模师、设计师和评估师四个专用智能体，协同将需求转化为多视图架构蓝图。MAAD 利用检索增强生成注入架构标准，并采用分层记忆机制捕获设计历史以支持迭代优化。实验表明，相比 MetaGPT，MAAD 生成的架构更完整、模块化且可追溯，显著减少了人工验证工作。