多智能体系统(MAS)是由多个独立LLM智能体组成的网络，通过明确分工、上下文记忆和工具调用协作完成复杂任务。文章提供了8个最佳实践：明确角色分配、内存本地化、工具访问精细化管理、构建模块化编排图、设定终止条件、完善日志记录、确保可中断与安全性、实施版本控制。这些实践能有效避免代理陷入循环、工具滥用等问题，帮助开发者构建高效安全的多智能体协作系统。

我们正从“单一对话机器人”的时代，快速演进到“智能代理网络”的时代。

想象一下：从个人的 AI 副驾驶，到企业级复杂的自动化系统，每个智能体（Agent）都有自己独特的角色、工具和目标，像一个团队一样协作完成任务。

但是——
⚠️ 设计多个智能体很容易。
🤯 让它们 高效、安全地协作 才是真正的难点。

如果你遇到过以下情况：

• 代理陷入无限循环；
• 工具被滥用；
• 工作流直接崩溃；

请放心，你并不是一个人。

这篇内容汇集了在 LangGraph、CrewAI、Autogen 等框架中被反复验证的最佳实践，涵盖了代码模式、架构技巧、可观测性方法，你可以立刻上手应用。

什么是多智能体系统？

简单来说，MAS 是一个由多个独立 LLM 智能体组成的网络，每个智能体都可以：

• 有明确的角色与目标；
• 拥有一部分记忆或上下文；
• 调用一个或多个工具 / API；
• 按顺序、并行或循环方式协作；
• 一起完成复杂的多步骤任务。

这不仅仅是“提示词链”那么简单，它更像是 **AI 项目管理，**下面介绍8个最佳实践！

1. 分配明确的角色和职责

不要让两个代理做同样的事，否则它们可能会互相打架。
✅ 好的做法：

• 一个代理专门负责研究；
• 一个代理专门负责执行；
• 一个代理专门负责验证。

📌 小技巧：在每个代理配置中加一句系统提示，比如：
“你是 Planner，只负责规划步骤，不要执行或验证。”

2. 保持内存本地，而不是全局

并非所有代理都需要完整的对话或执行历史。

• 全部上下文会导致：token 爆炸、推理混乱、延迟变长。
  ✅ 更聪明的做法：
• 只保留最后几步的上下文；
• 或者使用总结过的结果。

3. 工具访问要精细化管理

并不是所有代理都需要调用所有工具。
✅ 最佳实践：

• 工具只开放给真正需要的代理；
• 工具调用的结果，只传递相关部分给下一个代理；
• 保留调用日志，方便排查问题。

例如，只有“执行者”才需要调用 代码执行工具，规划者和验证者就不该动它。

4. 构建模块化和可扩展的编排图

未来你的编排流程一定会变动。
✅ 最佳实践：

• 把每个代理当成一个“微服务”；
• 让它们可插拔、可替换，而不是写死逻辑。

5. 提前设定终止条件

智能体最喜欢干的一件事，就是“死循环”。
✅ 更好的做法：

• 给代理设置 最大重试次数；
• 给输出添加 .is_final() 或 .done 信号；
• 用条件路由让它们知道什么时候停。

6. 记录一切，才能迭代

没有日志，就没有优化。
✅ 最佳实践：

• 记录代理输入、输出、工具调用、耗时和置信度；
• 建一个轻量级仪表盘，随时回放和检查日志。

7. 优先考虑可中断性和安全性

用户需要在必要时“刹车”。
✅ 必备功能：

• 暂停执行；
• 编辑计划；
• 覆盖工具输入；
• 回滚到安全状态。

8. 给一切做版本控制

多智能体系统会不断演化：提示词、工具、记忆、逻辑都会变。
✅ 最佳实践：

• 使用语义化版本（如 Planner v1.2.3）；
• 每次运行都记录配置哈希；
• 把代理输出示例存成测试用例；
• 像管理 API 一样管理代理，保证稳定性。

多智能体系统的本质，不是“多个模型拼一起”，而是 一个团队协作系统：

• 有清晰分工；
• 有上下文记忆；
• 有合理的工具调用；
• 有完善的日志与控制机制。

如果说单智能体是“一个聪明人”，那么多智能体就是“一个跨职能团队”。
未来的 AI 应用，正是要从 孤立的提示词 走向 协作的智能网络。

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