多智能体
多智能体概述
多智能体系统（Multi-Agent System）是由多个LLM Agent协作完成复杂任务的系统。每个Agent扮演特定角色，拥有专业化的技能和工具，通过协调配合实现超越单个Agent能力上限的目标。
架构模式
集中式架构
一个协调者管理多个工作者：
- Orchestrator：负责任务分解和调度
- Workers：执行具体子任务
- 适合任务结构明确的场景
去中心化架构
Agent之间平等协作：
- 无中心控制节点
- 通过消息传递协调
- 更灵活但更复杂
层次化架构
多层级的Agent组织：
- 高层Agent负责战略规划
- 中层Agent负责任务协调
- 底层Agent负责具体执行
流水线架构
Agent按顺序处理：
- 每个Agent处理特定阶段
- 输出作为下一个Agent的输入
- 适合流程化任务
协作机制
任务分解
将复杂任务拆分为子任务：
- 依赖关系分析
- 资源分配
- 调度执行
通信协议
Agent间的消息交换：
- 结构化消息格式
- 共享黑板（Blackboard）
- 发布-订阅模式
共识机制
多Agent意见不一致时的决策：
- 投票机制
- 仲裁者决策
- 讨论-说服过程
代表性框架
| 框架 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| AutoGen | 多Agent对话 | 通用多Agent |
| CrewAI | 角色化协作 | 团队协作 |
| LangGraph | 图状态机 | 复杂工作流 |
| MetaGPT | 软件工程流程 | 代码开发 |
| Camel | 角色扮演 | 研究探索 |
应用场景
软件开发
- 产品经理Agent
- 架构师Agent
- 开发者Agent
- 测试Agent
研究分析
- 搜索Agent
- 分析Agent
- 写作Agent
- 审核Agent
内容创作
- 策划Agent
- 写作Agent
- 编辑Agent
- 设计Agent
客户服务
- 路由Agent
- 专业Agent
- 升级Agent
设计原则
- 角色清晰：每个Agent职责明确
- 接口规范：Agent间通信标准化
- 容错设计：单个Agent失败不影响整体
- 可观测性：追踪每个Agent的行为
- 效率优化：减少不必要的交互
挑战
- Agent间通信的开销和延迟
- 错误在Agent间的传播
- 调试和问题定位困难
- 成本控制（每个Agent都需要LLM调用）
多智能体系统代表了LLM应用的高级形态，能够处理单Agent难以胜任的复杂任务。