在人工智能应用的开发中，我们常常依赖于强大的大语言模型（LLMs）来构建处理各种任务的AI Agent。然而，当任务变得复杂、多维度、超长上下文或需要多方协作时，单一的Agent往往显得力不从心。这时，多智能体系统（Multi-Agent System, MAS） 的设计范式便展现出其独特的优势。

多智能体系统并非简单地将多个Agent堆砌在一起，而是一种将复杂问题分解、并通过多个拥有特定职能的智能体协作来解决的系统架构。我们从多智能体框架的适用场景切入、通过一个具体案例解析其工作原理，并介绍几种主流的设计Multi-Agent框架。

一、何时采用 Multi-Agent 框架

从业务场景切入

采用多智能体框架来设计系统并非普适的，它主要适用于以下几种场景：

1.1 问题具有分布式或解耦特性

当一个复杂任务可以被自然地分解为多个相对独立的子任务时，多智能体框架是理想选择。每个智能体即Agent可以专注于一个子任务，从而简化了整体系统的设计和管理。我们假设一个医疗辅助诊断系统（如图所示） 就是一个例子。试想未来面对一位重症监护室的病人，系统中的不同智能体分别扮演不同的医疗专家角色：

1. 诊断智能体 (Diagnostic Agents)：实时分析心率、血压等生命体征和检验报告。
2. 病史检索智能体 (History Retrieval Agent)：快速从电子病历（EHR）中提取患者的过往病史、过敏记录等关键信息。
3. 治疗方案规划智能体 (Treatment Planning Agent)：基于前两者的信息，并结合最新的临床指南，提出治疗建议。
4. 最后，由一个编排器 (Orchestrator) 整合所有信息，突出潜在的矛盾点（比如，某个推荐药物与患者的过敏史冲突），呈现给真人医生进行最终决策。

论文：《AI Agents vs. Agentic AI: A ConceptualTaxonomy, Applications and Challenges》

1.2 需要处理多样化或异构的任务

如果系统需要处理多种不同类型、需要不同技能的任务，多智能体系统能够通过角色分工来有效管理这种异构性。每个智能体被赋予独特的角色(提示词+知识库)和能力（工具），不同的智能体可以扮演“决策者”、“执行者”、“观察者”等角色。

1.3 追求系统的鲁棒性和可扩展性

多智能体系统通常比单智能体系统更具鲁棒性。即使某个智能体出现故障，其他智能体仍能继续工作，或者通过重新分配任务来保证整体系统的稳定性。此外，系统的扩展性也更强，可以根据需求轻松添加新的智能体来处理新的任务。

1.4 任务涉及多方博弈与协商

当任务需要多个参与者，且每个参与者都有自己的目标和利益时，多智能体框架非常适合用来模拟和解决这类博弈问题。智能体之间可以进行协商、竞争或协作，以实现各自或共同的目标。

上图示例：基于大语言模型（LLM）的多智能体协作系统的问答应用。在第一个协作通道中，两个 Agent通过轮流辩论策略，针对用户输入展开对抗式协作。在第二个通道中，反对代理（Oppose Agent）与研究代理（Research Agents）协同合作，利用研究代理提供的信息，并最终向用户给出回答。

二、案例解析与流程拆解

开发一个 Multi-agent 新闻生成器

我们当下仅探讨Multi-agent解决问题的流程和思路，通过实践案例，展示多智能体系统如何协同工作。这个Multi-agent 系统将新闻生成的复杂任务分解为两个核心智能体的协作：

• 研究分析师（Research Analyst）
• 内容撰稿人（Content Writer）

系统工作流程：

任务分解：用户输入一个新闻主题，例如“AI Agents的最新进展”。系统总控将任务分解为“研究”和“写作”两个子任务。

1. 研究阶段：研究分析师智能体被激活。它的核心职责是利用外部工具（如搜索引擎）进行网络信息搜集、筛选和总结。它需要具备ReAct (Reasoning and Acting)等模式，能够自主决定搜索什么、如何分析结果。它的输出是一份结构化的、事实准确的“研究报告”，而不是最终文章。
2. 写作阶段：内容撰稿人智能体接收到研究分析师提供的“研究报告”。它的职责是基于这份报告，以新闻报道的文体风格进行创作。它不需要再次进行信息搜集，而是专注于内容的组织和表达。
3. 任务完成：最终由内容撰稿人输出的新闻报道被提交给用户。

架构优势分析：

1. 关注点分离 (Separation of Concerns)：每个智能体职责单一，极大地降低了单个智能体的设计复杂性。研究员不必懂写作，写作者不必懂搜索。
2. 可追溯性与可调试性 (Traceability & Debuggability)：如果最终稿件出现事实错误，可以直接追溯到研究分析师的“事实摘要”环节；如果文章结构或文笔不佳，则问题出在内容策略师。这种清晰的责任链条让系统优化变得极为高效。
3. 质量提升 (Quality Improvement)：专业分工确保了每个环节都由“专家”处理，最终产出的质量远高于单个通用智能体。

三、主流 Multi-agent 设计框架与模式

从业务场景出发，来挑选设计框架

多智能体系统的设计模式多种多样，每种模式都适用于不同的问题场景。以下是几种常见的设计框架：

3.1 Agents as Tools

Agents as Tools 模式将智能体本身视为一个高级工具，供另一个主智能体或系统使用。主智能体负责核心逻辑和任务分解，而其他智能体则作为其“外部函数调用（Function Calling）”来完成特定子任务。这种模式使得系统可以灵活地调用各种专业智能体，而无需担心它们的内部实现细节。

3.2 Swarm

Swarm (蜂群) 模式指的是大量同质化或异质化的智能体，通过遵循简单的局部规则，涌现出复杂的全局行为。这种模式没有中央控制者，每个智能体只与周围的智能体进行有限的交互。它适用于需要高度并行化和去中心化的任务，例如机器人编队或交通流量管理。

3.3 Graph

Graph (图) 模式将多智能体系统抽象为一个有向图。图中的每个节点代表一个智能体或一个任务状态，每条边代表任务的传递。这种模式，例如LangGraph，通过明确定义任务流向，使得系统逻辑清晰、可控。它适用于需要复杂决策流或有明确依赖关系的任务。

3.4 Workflow

Workflow (工作流) 模式与图模式类似，但更强调任务的顺序性和自动化。它将一个复杂任务分解为一系列顺序执行的步骤，每个步骤由一个特定的智能体来完成。这种模式适用于需要高度自动化和可重复性的任务，如数据处理流水线或自动化报告生成。

Multi-Agent多智能体系统是AI从单点突破走向系统性解决复杂问题的重要技术范式。它通过角色分工、协同合作和精巧的框架设计，有效解决了单智能体在处理复杂、多维任务时的局限性。从新闻生成器这样的具体应用案例到Agents as Tools、Swarm、Graph和Workflow等抽象设计框架，我们看到多智能体技术正在快速发展，并有望在未来的自动化、机器人和复杂系统管理等领域发挥关键作用。理解并掌握这些设计模式，是构建下一代AI应用的关键。

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• 为什么要做 RAG
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• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
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• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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第三阶段（30天）：模型训练

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到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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