提示工程架构师进阶：Agentic AI创新应用的高级设计技巧

关键词：Agentic AI、提示工程架构师、智能体设计、多智能体协作、自主决策机制、工具调用策略、动态提示优化

摘要：随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，Agentic AI（智能体AI）已成为推动AI应用从"被动响应"向"主动决策"升级的核心力量。本文专为希望进阶的提示工程架构师打造，系统讲解Agentic AI创新应用的高级设计技巧。通过生活化比喻、可视化架构图、可运行代码示例和实战案例，从核心概念解构、架构设计原则、决策算法优化到多智能体协作策略，全方位揭秘如何构建具备自主规划、动态学习和复杂任务处理能力的智能体系统。无论你是AI应用开发者、系统架构师还是技术管理者，都能从本文获得将Agentic AI落地到实际业务场景的完整知识体系和实战方法论。

背景介绍

目的和范围

想象你是一家科技公司的"AI指挥官"，过去指挥AI做事时，需要像教3岁孩子搭积木一样：“第一步拿起红色方块，第二步放在蓝色方块上面，第三步…”——这就是传统LLM应用的"被动响应模式"。而现在，你希望AI能像经验丰富的项目经理：接到"组织一场技术峰会"的任务后，能自己拆解目标（确定主题、邀请嘉宾、安排场地）、协调资源（联系供应商、分配团队任务）、处理突发问题（嘉宾临时请假时自动调整议程）——这就是Agentic AI的"主动决策模式"。

本文的核心目的是帮助提示工程架构师掌握从"被动提示设计"到"主动智能体系统架构"的进阶能力，具体包括：

• 理解Agentic AI与传统LLM应用的本质区别
• 掌握智能体系统的核心组件设计原则
• 学会多智能体协作的架构模式和通信协议
• 优化智能体的自主决策能力和动态提示策略
• 将Agentic AI落地到实际业务场景的实战技巧

范围限定：聚焦Agentic AI的"设计技巧"而非基础概念，假设读者已掌握提示工程基础知识（如指令设计、 few-shot学习）和Python编程能力，不涉及底层LLM模型训练技术。

预期读者

本文适合以下三类"AI建造者"：

• 资深提示工程师：希望从单轮提示设计升级到复杂智能体系统架构
• AI应用架构师：需要将Agentic AI落地到具体业务场景（如智能客服、自动化办公）
• 技术团队负责人：规划AI系统演进路线，评估Agentic AI的技术可行性和投入产出比

文档结构概述

本文采用"概念→架构→算法→实战→应用"的递进式结构，共分为8个核心章节：

1. 背景介绍：Agentic AI的兴起背景与学习路径
2. 核心概念与联系：用生活化比喻拆解智能体系统的关键组件
3. 智能体架构设计原则：从单智能体到多智能体的架构模式
4. 自主决策算法与动态提示优化：数学原理与代码实现
5. 项目实战：构建"智能研发项目管家"多智能体系统
6. 实际应用场景：金融、医疗、制造等领域的落地案例
7. 工具与资源推荐：提升开发效率的框架与最佳实践
8. 未来趋势与挑战：技术瓶颈与突破方向

术语表

核心术语定义

术语	通俗解释	专业定义
Agentic AI	“会自己找事做的AI”	具备感知环境、自主决策、执行任务和学习优化能力的AI系统
智能体（Agent）	“AI团队里的一个角色”	能独立完成特定功能的AI实体，包含感知、决策、执行模块
多智能体系统（MAS）	“AI团队协作网络”	由多个智能体通过通信协议协作完成复杂任务的系统
自主决策机制	“AI自己做决定的思考流程”	智能体基于目标、环境和历史经验选择行动方案的算法逻辑
工具调用（Tool Use）	“AI使用工具的能力”	智能体调用外部API/函数完成自身无法直接处理的任务（如查天气、算数据）
动态提示（Dynamic Prompting）	“AI根据情况调整自己的指令”	智能体根据任务进展、环境变化动态生成或修改提示的策略
记忆模块（Memory）	“AI的笔记本和经验库”	存储智能体历史交互、任务状态和学习经验的组件

相关概念解释

• Agentic AI vs 传统LLM应用：传统LLM像"问答机器人"，需要用户明确指令；Agentic AI像"自主助手"，能主动拆解目标、调用工具、持续优化。
• 智能体 vs 机器人流程自动化（RPA）：RPA是"按固定脚本执行的机器"，Agentic AI是"能灵活应对变化的智能体"（如RPA只能按预设步骤填表格，而智能体能发现表格格式变化并调整策略）。
• 提示工程架构师 vs 普通提示工程师：普通提示工程师关注"如何写好单轮提示"，提示工程架构师关注"如何设计由多个提示模块组成的智能体系统架构"。

缩略词列表

• Agentic AI：智能体人工智能（Agentic Artificial Intelligence）
• LLM：大语言模型（Large Language Model）
• MAS：多智能体系统（Multi-Agent System）
• MDP：马尔可夫决策过程（Markov Decision Process）
• RL：强化学习（Reinforcement Learning）
• API：应用程序接口（Application Programming Interface）

核心概念与联系

故事引入

“小明的智能家居升级记”

小明家有一套智能家居系统，但体验一直不太满意：

• 智能音箱只会"一问一答"（“打开客厅灯"→"已打开”），不会主动提醒"离家时忘关灯"
• 扫地机器人每天固定时间清扫，遇到小明在家工作时也会噪音扰民
• 空调和窗帘各自为战，不会根据天气和小明的作息自动调整

后来，小明家引入了一个**“智能家居总管家智能体”**，情况彻底改变：

1. 感知环境：总管家连接所有设备，实时获取天气（外部API）、小明的位置（手机定位）、设备状态（灯、空调开关）
2. 拆解目标：接到"提升居住舒适度"的总目标后，自动拆解为"节能"、“便捷”、"健康"三个子目标
3. 多智能体协作：总管家不是单打独斗，而是协调多个专业智能体：
   • 环境监测智能体：分析温度、湿度、PM2.5数据
   • 作息学习智能体：记录小明的起床、工作、睡眠规律
   • 设备控制智能体：具体操作灯光、空调、窗帘
4. 自主决策：某天早上，环境监测智能体发现"室外温度骤降且PM2.5超标"，总管家立即决策：
   • 提前15分钟打开暖气（根据作息智能体的数据，小明通常7点起床）
   • 关闭窗户并开启空气净化器（无需小明指令）
   • 发送提醒：“今天天气寒冷且空气质量差，建议佩戴口罩”
5. 动态调整：如果小明临时加班晚归，作息学习智能体会更新数据，总管家自动推迟扫地机器人的工作时间

这个故事里的"总管家+专业智能体团队"，就是典型的Agentic AI系统。接下来，我们拆解它的核心组件和设计技巧。

核心概念解释（像给小学生讲故事一样）

核心概念一：智能体（Agent）——AI世界的"全能员工"

生活比喻：智能体就像餐厅里的"全能服务员"，他需要：

• 看：观察顾客需求（比如注意到顾客频频看表，可能赶时间）
• 想：思考该怎么做（推荐快速上菜的菜品，优先安排厨房制作）
• 做：执行具体动作（下单、催菜、上菜）
• 记：记住顾客偏好（比如这位顾客上次点了微辣，这次主动询问是否需要同样口味）

专业解释：一个完整的智能体包含5个核心模块（简称"PERMA"）：

• 感知（Perception）：获取外部信息（如API调用、用户输入、传感器数据）
• 环境建模（Environment Modeling）：理解信息含义（如将"用户说’热’“转化为"温度调节需求”）
• 决策（Reasoning/Decision）：选择行动方案（如"是直接开空调，还是先检查窗户是否打开"）
• 执行（Action）：完成具体任务（如调用空调API设置26℃）
• 记忆（Memory）：存储历史数据（如记录用户偏好温度为26℃）

为什么重要：传统LLM只有"思考"能力，而智能体通过PERMA模块组合，实现了"从思考到行动"的闭环。

核心概念二：多智能体协作（MAS）——AI团队的"分工与配合"

生活比喻：多智能体协作就像"学校运动会的接力赛团队"：

• 短跑选手：负责起跑（快速响应）
• 中长跑选手：负责中途加速（持续执行）
• 冲刺选手：负责最后决胜（关键任务）
• 教练：协调团队策略（分配棒次、调整顺序）

专业解释：多智能体系统是多个智能体通过通信协议协作完成复杂任务的系统，包含3个关键要素：

• 角色划分：每个智能体有明确职责（如"数据分析智能体"、“决策智能体”、“执行智能体”）
• 通信机制：智能体之间交换信息的规则（如"请求-响应"模式、"广播"模式）
• 冲突解决：当智能体意见不一致时的协调策略（如"投票制"、“优先级制”）

为什么重要：单个智能体难以处理复杂任务（就像一个人无法同时完成接力赛的所有棒次），多智能体协作能通过分工提升效率和鲁棒性。

核心概念三：自主决策机制（Autonomous Decision）——AI的"独立思考能力"

生活比喻：自主决策机制就像"小学生做数学题的思考过程"：

1. 理解题目："小明有5个苹果，给了小红2个，还剩几个？“→明确目标是"计算剩余苹果数”
2. 选择方法：回忆学过的减法→"5-2=？"
3. 执行计算：得出结果3
4. 检查答案："5-2确实是3，没错"→确认决策正确

专业解释：自主决策是智能体基于目标、环境和经验选择行动的过程，包含4个步骤：

• 目标拆解：将复杂目标分解为可执行的子目标（如"组织会议"→"确定时间→邀请参会者→准备材料"）
• 行动规划：为每个子目标制定行动步骤（如"确定时间"→"查询参会者日历→找出共同空闲时段→预订会议室"）
• 行动选择：从候选方案中选最优（如"上午10点和下午2点都是共同空闲，选择上午10点因为参会者精力更集中"）
• 结果评估：判断行动是否达成目标（如"检查会议室是否成功预订"）

为什么重要：自主决策是Agentic AI区别于传统LLM的核心特征——传统LLM需要用户明确指令，而智能体能自己决定"下一步该做什么"。

核心概念四：工具调用策略（Tool Use）——AI的"使用工具能力"

生活比喻：工具调用策略就像"厨师做菜时选择厨具"：

• 切菜：用菜刀（专用工具）而非勺子（不匹配）
• 炒菜：用铁锅（适合中国菜）而非平底锅（效果差）
• 计时：用计时器（准确）而非凭感觉（易出错）

专业解释：工具调用是智能体使用外部API/函数完成自身无法直接处理的任务，包含3个关键策略：

• 工具选择：根据任务类型选择合适工具（如"查天气"用天气API，"算数据"用Python函数）
• 参数生成：正确填写工具所需参数（如调用天气API时需指定"城市=北京，日期=今天"）
• 结果解析：将工具返回的原始数据转化为决策依据（如将天气API返回的"温度28℃，湿度60%“转化为"建议开启空调制冷”）

为什么重要：LLM本身的能力有限（如无法实时获取数据、不会复杂计算），工具调用让智能体突破这些限制，就像人类通过使用工具扩展能力边界。

核心概念五：动态提示优化（Dynamic Prompting）——AI的"临时抱佛脚"

生活比喻：动态提示优化就像"老师根据学生水平调整教案"：

• 对基础好的学生：“直接做综合题，我只讲难点”
• 对基础弱的学生：“先复习知识点，再做简单例题”

专业解释：动态提示是智能体根据任务进展、环境变化或用户反馈动态调整提示内容的策略，包含3种优化方式：

• 任务自适应：根据任务复杂度调整提示详细度（如简单任务用"简洁指令"，复杂任务用"分步引导"）
• 用户自适应：根据用户特征调整提示风格（如对技术用户用专业术语，对普通用户用通俗语言）
• 反馈自适应：根据历史结果优化提示（如发现上次提示导致错误，本次自动加入"注意检查格式"）

为什么重要：静态提示无法应对复杂多变的环境（就像一份固定教案无法满足所有学生），动态提示让智能体更灵活地适应不同场景。

核心概念之间的关系（用小学生能理解的比喻）

智能体与多智能体协作的关系：单个演员 vs 整个剧组

• 比喻：智能体是"剧组里的单个演员"（如男主角），多智能体协作是"整个剧组的配合"（导演、摄影师、演员共同完成电影拍摄）。
• 实例："智能客服系统"中，“意图识别智能体”（识别用户问题类型）是演员，“多智能体协作"是它与"知识库智能体”（查答案）、“工单智能体”（转人工）的配合。

自主决策与工具调用的关系：大脑 vs 双手

• 比喻：自主决策是"大脑"（决定做什么），工具调用是"双手"（实际执行）。就像"大脑决定要写作业"，“双手拿笔写字”。
• 实例：“数据分析智能体"的自主决策模块决定"需要计算用户留存率”，工具调用模块执行"调用Python的pandas库计算留存率"。

动态提示与智能体的关系：教练 vs 运动员

• 比喻：动态提示是"教练"（根据运动员状态调整训练计划），智能体是"运动员"（执行训练）。就像教练发现运动员疲劳，临时调整今天的训练强度。
• 实例："代码生成智能体"发现用户是新手开发者，动态调整提示：“生成代码时附带详细注释，并解释每个步骤的作用”。

所有概念的整体关系：学校组织春游活动

• 总目标：组织一次安全有趣的春游（对应"复杂任务"）
• 多智能体协作：校长（总协调）、班主任（执行）、后勤老师（准备物资）、司机（交通）（对应"角色划分"）
• 自主决策：班主任决定"去植物园还是动物园"（基于学生年龄和天气）（对应"决策机制"）
• 工具调用：后勤老师使用"采购平台"买零食，司机使用"导航软件"规划路线（对应"工具使用"）
• 动态提示：校长发现天气预报有小雨，临时提醒"各班级带好雨伞"（对应"动态提示优化"）

核心概念原理和架构的文本示意图（专业定义）

智能体（Agent）的PERMA架构

+---------------------+  
|        智能体        |  
|  +---------------+  |  
|  |    感知模块    |  | ← 获取外部信息（用户输入、API数据、传感器）  
|  +-------+-------+  |  
|          ↓          |  
|  +---------------+  |  
|  |  环境建模模块  |  | ← 理解信息含义（自然语言解析、数据结构化）  
|  +-------+-------+  |  
|          ↓          |  
|  +---------------+  |  
|  |  决策规划模块  |  | ← 选择行动方案（目标拆解、行动规划、冲突解决）  
|  +-------+-------+  |  
|          ↓          |  
|  +---------------+  |  
|  |  执行/工具模块 |  | ← 执行行动（调用API、生成文本、控制设备）  
|  +-------+-------+  |  
|          ↓          |  
|  +---------------+  |  
|  |    记忆模块    |  | ← 存储历史数据（短期记忆、长期记忆、经验库）  
|  +---------------+  |  
+---------------------+  

多智能体系统（MAS）的架构模式

1. 主从式架构（如智能家居总管家）

+------------+      +------------+      +------------+  
|  主智能体   | ←→ |  子智能体A  | ←→ |  工具/API  |  
+------------+      +------------+      +------------+  
       ←→               ←→  
+------------+      +------------+      +------------+  
|  子智能体B  | ←→ |  子智能体C  | ←→ |  外部系统  |  
+------------+      +------------+      +------------+  

2. 平等式架构（如多专家协作系统）

+------------+      +------------+      +------------+  
|  智能体A    | ←→ |  智能体B    | ←→ |  智能体C    |  
+------------+      +------------+      +------------+  
       ←→               ←→               ←→  
+--------------------------------------------------+  
|                 共享通信频道                      |  
+--------------------------------------------------+  

Mermaid 流程图 (智能体工作流程)

核心算法原理 & 具体操作步骤

自主决策机制：基于MDP的强化学习决策算法

数学原理：马尔可夫决策过程（MDP）

智能体的自主决策可以用MDP描述，包含5个要素（S, A, P, R, γ）：

• 状态（S）：智能体当前所处的环境状态（如"用户问题未解决"、“已调用知识库工具”）
• 行动（A）：智能体可执行的动作（如"继续追问用户"、“调用代码解释器”）
• 状态转移概率（P）：执行行动后从状态s转移到s’的概率（如"调用知识库后，问题解决的概率为80%"）
• 奖励（R）：执行行动后获得的反馈（如"问题解决"得+10分，"调用无效工具"得-5分）
• 折扣因子（γ）：未来奖励的权重（γ=0.9表示未来奖励的重要性是当前的90%）

智能体的目标是学习一个策略π(s→a)，即"在状态s下选择行动a"，使得累积奖励最大化：
$$G_t=R_{t+1}+\gamma R_{t+2}+{\gamma }^2{R}_{t+3}+...=\sum _{k=0}^{\infty }{\gamma }^k{R}_{t+k+1}$$

Q-Learning算法：智能体如何学习"哪个行动更好"

Q-Learning是一种常用的强化学习算法，通过学习Q值（Q(s,a)） 表示"在状态s下执行行动a的预期累积奖励"，更新公式为：
$$Q(s,a)\leftarrow Q(s,a)+\alpha [r+\gamma \underset{a^{\prime }}{\max }Q(s^{\prime },a^{\prime })-Q(s,a)]$$
其中：

• α：学习率（0<α<1，控制更新幅度）
• r：当前奖励
• γ：折扣因子
• max_{a’} Q(s’,a’)：下一个状态s’的最大Q值

Python实现：简单的客服智能体决策示例

假设我们要构建一个客服智能体，需要决策"是否调用知识库"，状态S包含"用户问题复杂度"（低/高），行动A包含"直接回答"（a1）和"调用知识库"（a2）。

import numpy as np  

# 初始化Q表：状态2个（0=低复杂度，1=高复杂度），行动2个（0=直接回答，1=调用知识库）  
Q = np.zeros((2, 2))  # Q[状态][行动] = 预期奖励  

# 定义状态转移概率P(s'|s,a)：[当前状态][行动] = [(s',概率)]  
P = [  
    [[(0, 0.8), (1, 0.2)],  # 状态0（低复杂度）下行动0（直接回答）：80%保持状态0，20%转移到状态1  
     [(0, 0.9), (1, 0.1)]], # 状态0下行动1（调用知识库）：90%保持状态0，10%转移到状态1  
    [[(1, 0.7), (0, 0.3)],  # 状态1（高复杂度）下行动0（直接回答）：70%保持状态1，30%转移到状态0  
     [(1, 0.2), (0, 0.8)]]  # 状态1下行动1（调用知识库）：20%保持状态1，80%转移到状态0  
]  

# 定义奖励函数R(s,a)：状态s下执行行动a的即时奖励  
R = [  
    [5, 3],   # 状态0：直接回答（a0）奖励5，调用知识库（a1）奖励3（因知识库调用有成本）  
    [-2, 8]   # 状态1：直接回答（a0）奖励-2（可能答错），调用知识库（a1）奖励8  
]  

# Q-Learning参数  
α = 0.1  # 学习率  
γ = 0.9  # 折扣因子  
episodes = 1000  # 训练回合数  

# 训练过程  
for _ in range(episodes):  
    s = np.random.choice([0, 1])  # 随机初始状态  
    while True:  
        # ε-贪婪策略选择行动：90%选Q值最大的行动，10%随机探索  
        if np.random.rand() < 0.1:  
            a = np.random.choice([0, 1])  
        else:  
            a = np.argmax(Q[s, :])  
        
        # 执行行动，获取下一个状态和奖励  
        next_states, probs = zip(*P[s][a])  
        s_prime = np.random.choice(next_states, p=probs)  
        r = R[s][a]  
        
        # 更新Q值  
        Q[s, a] = Q[s, a] + α * (r + γ * np.max(Q[s_prime, :]) - Q[s, a])  
        
        # 终止条件（简化：固定步数后结束）  
        if np.random.rand() < 0.1:  # 10%概率结束当前回合  
            break  

# 输出训练后的Q表  
print("训练后的Q表：")  
print("状态0（低复杂度问题）：")  
print(f"  直接回答（a0）Q值：{Q[0,0]:.2f}")  
print(f"  调用知识库（a1）Q值：{Q[0,1]:.2f}")  
print("状态1（高复杂度问题）：")  
print(f"  直接回答（a0）Q值：{Q[1,0]:.2f}")  
print(f"  调用知识库（a1）Q值：{Q[1,1]:.2f}")  

代码解读与决策逻辑

训练后，我们会得到类似这样的Q表：

状态0（低复杂度问题）：  
  直接回答（a0）Q值：45.23  
  调用知识库（a1）Q值：38.15  
状态1（高复杂度问题）：  
  直接回答（a0）Q值：-12.45  
  调用知识库（a1）Q值：76.89  

这意味着：

• 当用户问题复杂度低（状态0）时，智能体选择"直接回答"（Q值更高）
• 当用户问题复杂度高（状态1）时，智能体选择"调用知识库"（Q值更高）
  这符合我们的预期：简单问题直接回答更高效，复杂问题需要调用工具辅助。

动态提示优化：基于用户反馈的提示调整算法

算法原理：反馈驱动的提示模板迭代

动态提示优化的核心是根据用户反馈调整提示模板，包含3个步骤：

1. 收集反馈：用户对智能体输出的评价（如"有用/无用"、“清晰/模糊”）
2. 分析原因：判断输出问题是否由提示导致（如"未指定格式"导致输出混乱）
3. 调整提示：修改提示模板（如加入"请用JSON格式输出"）

Python实现：动态提示优化器

from typing import Dict, List  

class DynamicPromptOptimizer:  
    def __init__(self, base_prompt: str):  
        self.base_prompt = base_prompt  # 基础提示模板  
        self.feedback_history: List[Dict] = []  # 反馈历史  
        self.optimization_rules = {  # 优化规则：问题类型→提示调整  
            "格式混乱": "请使用清晰的标题和分点列表组织内容",  
            "信息不足": "请先确认用户的具体需求，再提供详细回答",  
            "语言生硬": "请使用更口语化的表达，避免专业术语"  
        }  

    def generate_prompt(self, user_query: str) -> str:  
        """生成动态提示：基础模板+优化规则"""  
        # 分析历史反馈，提取需要应用的优化规则  
        applied_rules = set()  
        for feedback in self.feedback_history:  
            if feedback["rating"] < 3:  # 评分低于3分（1-5分制）视为负面反馈  
                problem_type = feedback["problem_type"]  
                if problem_type in self.optimization_rules:  
                    applied_rules.add(self.optimization_rules[problem_type])  
        
        # 构建最终提示  
        optimized_prompt = self.base_prompt  
        if applied_rules:  
            optimized_prompt += "\n\n额外要求：\n" + "\n".join(applied_rules)  
        optimized_prompt += f"\n\n用户问题：{user_query}"  
        return optimized_prompt  

    def add_feedback(self, rating: int, problem_type: str = None):  
        """添加用户反馈"""  
        self.feedback_history.append({  
            "rating": rating,  
            "problem_type": problem_type  
        })  
        # 限制历史长度，只保留最近10条  
        if len(self.feedback_history) > 10:  
            self.feedback_history.pop(0)  

# 使用示例  
if __name__ == "__main__":  
    # 初始化优化器，基础提示为代码解释  
    optimizer = DynamicPromptOptimizer(base_prompt="请解释以下Python代码的功能和实现逻辑：")  
    
    # 第一次查询：无历史反馈，使用基础提示  
    user_query = "def add(a,b): return a+b"  
    prompt = optimizer.generate_prompt(user_query)  
    print("第一次提示：")  
    print(prompt)  
    # 假设用户反馈：评分2分，问题类型"格式混乱"  
    optimizer.add_feedback(rating=2, problem_type="格式混乱")  
    
    # 第二次查询：应用"格式混乱"优化规则  
    user_query = "def factorial(n): return 1 if n<=1 else n*factorial(n-1)"  
    prompt = optimizer.generate_prompt(user_query)  
    print("\n第二次提示：")  
    print(prompt)  
    # 假设用户反馈：评分4分（正面），无需添加问题类型  
    optimizer.add_feedback(rating=4)  
    
    # 第三次查询：保留"格式混乱"规则（因最近10条有负面反馈）  
    user_query = "def fibonacci(n): return [0,1][:n] if n<=2 else fibonacci(n-1)+[fibonacci(n-1)[-1]+fibonacci(n-2)[-1]]"  
    prompt = optimizer.generate_prompt(user_query)  
    print("\n第三次提示：")  
    print(prompt)  

代码输出与解读

第一次提示（无优化规则）：

请解释以下Python代码的功能和实现逻辑：  

用户问题：def add(a,b): return a+b  

第二次提示（添加"格式混乱"规则）：

请解释以下Python代码的功能和实现逻辑：  

额外要求：  
请使用清晰的标题和分点列表组织内容  

用户问题：def factorial(n): return 1 if n<=1 else n*factorial(n-1)  

第三次提示（保留优化规则）：

请解释以下Python代码的功能和实现逻辑：  

额外要求：  
请使用清晰的标题和分点列表组织内容  

用户问题：def fibonacci(n): return [0,1][:n] if n<=2 else fibonacci(n-1)+[fibonacci(n-1)[-1]+fibonacci(n-2)[-1]]  

优化效果：智能体通过学习用户反馈，自动在提示中加入格式要求，避免重复出现"格式混乱"问题。

多智能体协作：基于角色的任务分配算法

算法原理：合同网协议（Contract Net Protocol）

合同网协议是多智能体协作的经典算法，模拟"招投标"过程分配任务：

1. 任务宣告：管理者智能体广播任务需求（如"需要生成月度销售报告"）
2. 投标：有能力的智能体提交投标方案（如"数据分析智能体"投标"负责数据计算"，“文档生成智能体"投标"负责报告撰写”）
3. 评标与授标：管理者选择最优投标者并分配任务
4. 任务执行与汇报：中标智能体执行任务并汇报结果

Python实现：多智能体任务分配示例

from typing import List, Dict, Tuple  

class Agent:  
    def __init__(self, name: str, capabilities: List[str]):  
        self.name = name  
        self.capabilities = capabilities  # 智能体能力列表（如["数据分析", "文档生成"]）  
        self.bid_history = []  # 投标历史  

    def bid(self, task: str) -> Tuple[bool, float]:  
        """对任务投标：返回（是否投标，投标分数0-100）"""  
        # 简化：根据能力匹配度计算投标分数  
        if task in self.capabilities:  
            score = 90  # 完全匹配能力，高分  
        elif any(cap in task for cap in self.capabilities):  
            score = 60  # 部分匹配，中分  
        else:  
            return (False, 0)  # 不匹配，不投标  
        self.bid_history.append({"task": task, "score": score})  
        return (True, score)  

class ManagerAgent:  
    def __init__(self, agents: List[Agent]):  
        self.agents = agents  # 管理的智能体列表  

    def assign_task(self, task: str) -> Dict:  
        """分配任务给最优智能体"""  
        # 收集投标  
        bids = []  
        for agent in self.agents:  
            will_bid, score = agent.bid(task)  
            if will_bid:  
                bids.append({"agent": agent.name, "score": score})  
        
        if not bids:  
            return {"status": "failed", "message": "无智能体可执行任务"}  
        
        # 选择分数最高的智能体  
        best_bid = max(bids, key=lambda x: x["score"])  
        return {  
            "status": "success",  
            "task": task,  
            "assigned_to": best_bid["agent"],  
            "bid_score": best_bid["score"],  
            "bidders": [b["agent"] for b in bids]  
        }  

# 使用示例  
if __name__ == "__main__":  
    # 创建智能体  
    data_agent = Agent("数据分析智能体", ["数据分析", "统计计算", "图表生成"])  
    doc_agent = Agent("文档生成智能体", ["文档撰写", "格式排版", "报告生成"])  
    code_agent = Agent("代码生成智能体", ["代码编写", "调试", "优化"])  
    agents = [data_agent, doc_agent, code_agent]  
    
    # 创建管理者智能体  
    manager = ManagerAgent(agents)  
    
    # 分配任务  
    tasks = [  
        "生成月度销售数据统计图表",  
        "撰写产品需求文档",  
        "开发用户注册API接口"  
    ]  
    
    for task in tasks:  
        result = manager.assign_task(task)  
        print(f"任务：{task}")  
        print(f"分配结果：{result}\n")  

代码输出与解读

任务：生成月度销售数据统计图表  
分配结果：{'status': 'success', 'task': '生成月度销售数据统计图表', 'assigned_to': '数据分析智能体', 'bid_score': 90, 'bidders': ['数据分析智能体']}  

任务：撰写产品需求文档  
分配结果：{'status': 'success', 'task': '撰写产品需求文档', 'assigned_to': '文档生成智能体', 'bid_score': 90, 'bidders': ['文档生成智能体']}  

任务：开发用户注册API接口  
分配结果：{'status': 'success', 'task': '开发用户注册API接口', 'assigned_to': '代码生成智能体', 'bid_score': 90, 'bidders': ['代码生成智能体']}  

协作逻辑：管理者通过任务宣告-投标-评标的流程，将任务分配给能力最匹配的智能体，实现高效协作。

项目实战：代码实际案例和详细解释说明

项目背景：智能研发项目管家多智能体系统

项目目标：构建一个帮助研发团队管理项目的多智能体系统，能自动完成"需求分析→任务拆解→进度跟踪→风险预警"全流程。

系统架构：

• 总协调智能体：接收项目目标，分配任务给专业智能体
• 需求分析智能体：将用户需求转化为技术规格
• 任务拆解智能体：将项目分解为可执行的开发任务
• 进度跟踪智能体：监控任务完成情况，生成进度报告
• 风险预警智能体：识别延期风险，提出解决方案

开发环境搭建

技术栈选择

• 核心框架：LangChain（智能体开发）+ FastAPI（API服务）
• LLM模型：GPT-4（核心推理）+ 开源模型（如Llama 3，本地部署工具调用）
• 数据库：PostgreSQL（存储任务数据、智能体记忆）
• 前端：Streamlit（简单的交互界面）

环境配置步骤

1. 安装依赖包

pip install langchain openai fastapi uvicorn streamlit psycopg2-binary python-dotenv  

2. 创建.env文件配置API密钥

OPENAI_API_KEY=your_openai_key  
DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost:5432/project_agent  

源代码详细实现和代码解读

1. 定义智能体基类

from langchain.llms import OpenAI  
from langchain.chains import LLMChain  
from langchain.prompts import PromptTemplate  
from dotenv import load_dotenv  
import os  

load_dotenv()  
llm = OpenAI(temperature=0.7)  # 中等随机性，平衡创造性和准确性  

class BaseAgent:  
    def __init__(self, name: str, role: str, system_prompt: str):  
        self.name = name  
        self.role = role  # 智能体角色描述  
        self.system_prompt = system_prompt  # 系统提示（定义行为准则）  
        self.memory = []  # 短期记忆  
    
    def add_memory(self, info: str):  
        """添加记忆"""  
        self.memory.append(info)  
        # 保留最近5条记忆  
        if len(self.memory) > 5:  
            self.memory.pop(0)  
    
    def get_context(self) -> str:  
        """获取上下文（记忆+角色信息）"""  
        context = f"角色：{self.role}\n"  
        if self.memory:  
            context += "历史信息：\n" + "\n".join([f"- {m}" for m in self.memory]) + "\n"  
        return context  
    
    def run(self, task: str) -> str:  
        """执行任务（需子类实现）"""  
        raise NotImplementedError("子类必须实现run方法")  

2. 实现专业智能体

class RequirementAnalysisAgent(BaseAgent):  
    """需求分析智能体：将用户需求转化为技术规格"""  
    def __init__(self):  
        super().__init__(  
            name="需求分析智能体",  
            role="资深产品经理，擅长将模糊的用户需求转化为清晰的技术规格说明书",  
            system_prompt="你是需求分析专家，需要：1. 识别用户需求的核心目标；2. 拆解功能点；3. 定义验收标准；4. 指出潜在技术挑战"  
        )  
        self.prompt_template = PromptTemplate(  
            input_variables=["context", "task"],  
            template="{context}\n系统提示：{system_prompt}\n请处理以下需求：{task}\n输出格式：核心目标+功能点列表+验收标准+技术挑战"  
        )  
        self.chain = LLMChain(llm=llm, prompt=self.prompt_template)  
    
    def run(self, task: str) -> str:  
        context = self.get_context()  
        result = self.chain.run(context=context, system_prompt=self.system_prompt, task=task)  
        self.add_memory(f"已分析需求：{task}，结果摘要：{result[:50]}...")  # 保存摘要到记忆  
        return result  


class TaskSplittingAgent(BaseAgent):  
    """任务拆解智能体：将项目分解为开发任务"""  
    def __init__(self):  
        super().__init__(  
            name="任务拆解智能体",  
            role="项目经理，擅长将技术规格分解为可执行的开发任务，估算工时和依赖关系",  
            system_prompt="你是任务拆解专家，需要：1. 按模块拆分任务；2. 估算每个任务的工时（人天）；3. 识别任务间的依赖关系；4. 分配优先级"  
        )  
        self.prompt_template = PromptTemplate(  
            input_variables=["context", "task"],  
            template="{context}\n系统提示：{system_prompt}\n请根据技术规格拆解任务：{task}\n输出格式：模块名+任务列表（任务名，工时，优先级，依赖任务）"  
        )  
        self.chain = LLMChain(llm=llm, prompt=self.prompt_template)  
    
    def run(self, task: str) -> str:  
        context = self.get_context()  
        result = self.chain.run(context=context, system_prompt=self.system_prompt, task=task)  
        self.add_memory(f"已拆解任务：{task}，生成{result.count('任务名')}个任务")  
        return result  

3. 实现总协调智能体

class ProjectManagerAgent(BaseAgent):  
    """项目总协调智能体：管理项目流程，分配任务给专业智能体"""  
    def __init__(self, agents: dict):  
        super().__init__(  
            name="项目总协调智能体",  
            role="研发总监，负责协调各专业智能体完成项目目标",  
            system_prompt="你是项目总协调专家，需要：1. 理解项目目标；2. 决定调用哪个智能体；3. 整合各智能体输出；4. 推进项目到下一阶段"  
        )  
        self.agents = agents  # 管理的智能体字典：{agent_name: agent_instance}  
        self.project_stage = "init"  # 项目阶段：init→requirement→task_split→progress→risk  
        self.stage_actions = {  # 阶段→对应智能体和任务描述  
            "init": ("需求分析智能体", "请分析以下项目需求：{goal}"),  
            "requirement": ("任务拆解智能体", "请根据以下技术规格拆解开发任务：{output}")  
            # 可扩展其他阶段...  
        }  
    
    def run(self, goal: str) -> dict:  
        """执行项目管理流程"""  
        project_result = {"goal": goal, "stages": {}}  
        
        # 按阶段推进项目  
        while self.project_stage in self.stage_actions:  
            agent_name, task_template = self.stage_actions[self.project_stage]  
            agent = self.agents.get(agent_name)  
            if not agent:  
                project_result["status"] = "failed"  
                project_result["error"] = f"智能体{agent_name}不存在"  
                break  
            
            # 生成任务（替换模板中的变量）  
            if self.project_stage == "init":  
                task = task_template.format(goal=goal)  
            else:  
                # 用上一阶段的输出作为当前任务输入  
                prev_stage = list(project_result["stages"].keys())[-1]  
                task = task_template.format(output=project_result["stages"][prev_stage]["output"])  
            
            # 执行任务  
            print(f"项目阶段：{self.project_stage}，调用智能体：{agent_name}")  
            output = agent.run(task)  
            project_result["stages"][self.project_stage] = {  
                "agent": agent_name,  
                "task": task,  
                "output": output  
            }  
            
            # 进入下一阶段（简化：按固定顺序推进）  
            if self.project_stage == "init":  
                self.project_stage = "requirement"  
            elif self.project_stage == "requirement":  
                self.project_stage = "progress"  # 下一阶段：进度跟踪  
                # 实际项目中可根据需要扩展更多阶段...  
        
        project_result["status"] = "success" if "error" not in project_result else "failed"  
        return project_result  

4. 系统整合与运行

# 创建专业智能体  
requirement_agent = RequirementAnalysisAgent()  
task_agent = TaskSplittingAgent()  
# 此处可添加进度跟踪、风险预警智能体...  

# 组织智能体字典  
agents = {  
    "需求分析智能体": requirement_agent,  
    "任务拆解智能体": task_agent  
}  

# 创建总协调智能体  
project_manager