绞杀AI搜索投毒：基于多智能体编排重塑复杂Agent的反GEO架构

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过去一年，我们在从 0 到 1 构建高并发的“旅游规划 Agent”时，踩过不少坑。其中最让人头疼的，不是模型上下文不够长，也不是 API 响应慢，而是一种潜伏在水下的黑产手段——GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）攻击。只需几百条伪造的垃圾语料，就能让大模型产生认知偏差，把虚构的产品或刷榜的黑店包装成“权威推荐”喂给用户。本文将复盘我们在实际业务中遭遇的“AI 投毒”问题，并探讨我们是如何放弃“单体大模型 ReAct 架构”，转而通过多智能体协作、状态驱动的强编排（Orchestrator），以及异步交叉验证机制，在工程架构层面构筑防御体系的。