前言

单个 Agent 能力有限,如何让多个 Agent 协作完成复杂任务?本文将探讨 Multi-Agent 系统的设计模式、通信协议,以及协作中涌现的智能。

为什么需要 Multi-Agent?

单个 Agent 的能力上限

TODO: 上下文窗口、专业化能力的限制

分工协作的优势

TODO: 专业化 Agent 的组合

Multi-Agent 协作模式

辩论模式 (Debate)

TODO: 多个 Agent 辩论得出结论

层级模式 (Hierarchical)

TODO: Manager Agent 协调 Worker Agents

并行模式 (Parallel)

TODO: 并行执行后合并结果

AutoGen 框架: Conversable Agents

核心设计理念

TODO: Agent 之间的对话协作

实战案例: 代码生成与审查

1
2

# TODO: AutoGen 代码示例
# 展示 Coder Agent + Reviewer Agent 协作

CrewAI: Role-based Agent 协作

Role 定义和分工

TODO: 如何设计 Agent 角色

工作流编排

TODO: CrewAI 的任务流设计

A2A (Agent-to-Agent) 通信协议

消息格式设计

TODO: Agent 之间如何传递信息?

1

// TODO: A2A 消息格式示例

状态同步

TODO: 如何保持 Agent 之间的状态一致?

错误处理

TODO: Agent 失败时的容错机制

Multi-Agent 的挑战

通信成本

TODO: 对话轮次的爆炸

一致性问题

TODO: Agent 之间的冲突如何解决?

死锁问题

TODO: 如何避免 Agent 陷入循环等待?

小结

TODO: 总结 Multi-Agent 的价值和挑战,预告下一篇 Agent UI 框架

系列文章:

  • 上一篇: Plan-and-Execute 与 Self-Reflection: 复杂 Agent 架构
  • 下一篇: Agent UI 框架: 从 Google Assistant 到 Vercel assistant-ui