大家好，我是玄姐。

如今最強大的 AI 原生系統(tǒng)，早已不是單一龐大的模型，而是由多個 AI 智能體協(xié)作構(gòu)成。這種 “多智能體系統(tǒng)（Multi-Agent Systems，簡稱 MAS）” 的新形態(tài)，標(biāo)志著 AI 進化進入新階段，智能體之間的協(xié)作與配合，其重要性絲毫不亞于單個智能體的智能水平。

本文會用生活化的例子拆解多智能體系統(tǒng)的核心邏輯，帶你看懂它的工作原理，以及讓系統(tǒng) “高效又能擴” 的三類核心架構(gòu)。

一、先搞懂：什么是 LLM 智能體？

隨著大語言模型（LLM）的爆發(fā)，現(xiàn)在很多 AI 系統(tǒng)都以 LLM 為核心（比如：DeepSeek、Qwen3、ChatGPT、Claude、LLaMA 等），再通過提示詞、上下文工程、工具調(diào)用或流程設(shè)計擴展能力，這類系統(tǒng)就是 “LLM 智能體（LLM Agents）”。

根據(jù)實現(xiàn)方式不同，LLM 智能體主要分四種：

1. 工具調(diào)用型智能體（Tool-calling Agents）

簡單說就是讓 LLM “學(xué)會用工具”。比如：需要查實時數(shù)據(jù)時調(diào)用搜索工具，需要算數(shù)據(jù)時調(diào)用數(shù)據(jù)庫接口，靠外部工具彌補 LLM 自身 “不能實時聯(lián)網(wǎng)、不能操作外部系統(tǒng)” 的短板。

2. 圖結(jié)構(gòu)智能體（Graph Agents）

遇到復(fù)雜任務(wù)時，它不會 “一口吃個胖子”，而是先把任務(wù)拆成多個小步驟。每個步驟可能調(diào)用特定的提示詞或工具，前一步的輸出直接作為后一步的輸入。從技術(shù)上看，它就像一個 “有方向的流程圖”：每個節(jié)點代表一次推理或工具調(diào)用，按順序推進。常用的開發(fā)框架有 LangGraph、CrewAI、LLamaIndex 等。

3. 規(guī)劃型智能體（Planning Agents）

執(zhí)行任務(wù)前，它會先制定 “行動方案”。比如：接到 “寫一份產(chǎn)品報告” 的需求，會先拆成 “收集產(chǎn)品數(shù)據(jù)→分析競品→梳理核心優(yōu)勢→組織報告結(jié)構(gòu)” 這幾步，再按計劃執(zhí)行?，F(xiàn)代框架如 AutoGPT、BabyAGI、CAMEL，都在這個思路上做了優(yōu)化，讓規(guī)劃更細(xì)致、執(zhí)行更順暢。

4. 推理型智能體（Reasoning Agents）

這是目前最常用的類型之一，靈感來自 2023 年的論文《ReAct：讓語言模型中的推理與行動協(xié)同》。它模擬人類的邏輯思考過程：收到需求后，先 “思考” 該做什么、為什么這么做，接著 “行動”（比如：調(diào)用工具），然后 “觀察” 行動結(jié)果，最后 “更新” 自己的判斷，這個 “思考→行動→觀察→更新” 的循環(huán)會一直持續(xù)，直到完成任務(wù)或觸發(fā)停止條件。和規(guī)劃型智能體不同，它不會定死一套計劃，而是靠實時反饋動態(tài)調(diào)整策略。

二、多智能體系統(tǒng)：讓多個智能體 “組隊干活”

多智能體系統(tǒng)，顧名思義就是把多個獨立的智能體組合起來，讓它們協(xié)作完成單個智能體搞不定的復(fù)雜任務(wù)。根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計的不同，智能體之間的配合方式也不一樣。

下面用 “公司運營” 的例子，拆解三類最常見的多智能體架構(gòu)，看看它們是如何實現(xiàn)協(xié)調(diào)、擴展和高效運作的。

1. 網(wǎng)絡(luò)型架構(gòu)（Network）：小團隊 “平等協(xié)作”

假設(shè)你和三個朋友創(chuàng)業(yè)：一個后端開發(fā)、一個前端開發(fā)、一個行政。大家彼此熟悉，配合緊密。創(chuàng)業(yè)初期的核心目標(biāo)是 “多找客戶”，所以外部人脈和團隊協(xié)作很關(guān)鍵。當(dāng)客戶聯(lián)系團隊里任何人提需求時，這個人會先通知其他人，確認(rèn)團隊能不能接：能接就直接做完交付；只能接一部分，就找隊友接手剩下的工作。

1.1 簡單場景

客戶認(rèn)識你的后端開發(fā)，想要一個簡單的業(yè)務(wù) API 接口。后端開發(fā)自己就能搞定，直接做完交給客戶。

1.2 復(fù)雜場景

還是同一個客戶，這次想要一個完整的應(yīng)用，需要 UI 界面、多個 API 接口，還要服務(wù)器部署。后端開發(fā)一個人做不完，就把任務(wù)拆分：前端做 UI、行政協(xié)調(diào)服務(wù)器資源、自己開發(fā) API，最后他整合所有部分，交付給客戶。

1.3 技術(shù)原理

這就是網(wǎng)絡(luò)型多智能體架構(gòu)的核心邏輯：

• 每個智能體負(fù)責(zé)特定任務(wù)，且彼此互聯(lián)互通；
• 每個智能體都知道其他智能體的存在和能力；
• 指定一個智能體當(dāng) “入口”，收到需求后先判斷自己能不能處理，不能就把任務(wù)（或部分任務(wù)）傳給其他智能體。

1.4 技術(shù)示例

假設(shè)有三個智能體：搜索智能體（從數(shù)據(jù)庫拉數(shù)據(jù)）、計算智能體（處理數(shù)值任務(wù)）、圖表智能體（生成可視化圖表）。當(dāng)你提 “計算公司去年營收” 的需求時：

1. 入口智能體（比如：搜索智能體）先判斷：自己能拉數(shù)據(jù)，但不會計算，于是自己負(fù)責(zé) “拉取去年營收原始數(shù)據(jù)”，再把 “計算營收” 的任務(wù)傳給計算智能體；
2. 計算智能體算完后，把結(jié)果傳給圖表智能體生成營收圖表；
3. 最后由入口智能體整合 “原始數(shù)據(jù) + 計算結(jié)果 + 圖表”，返回給你。

1.5 優(yōu)缺點

• 優(yōu)點

適合智能體數(shù)量少于 10 個的小型系統(tǒng)，直接連接即可，不用設(shè)計層級關(guān)系；

• 缺點

1. 可擴展性差：系統(tǒng)變大時，新增智能體要和所有現(xiàn)有智能體建立連接，還要讓老智能體 “認(rèn)識” 新智能體；
2. 成本高：每個智能體的提示詞里都要包含其他所有智能體的信息，任務(wù)越復(fù)雜，提示詞越長，消耗的 Token 越多，不僅花錢，還可能觸發(fā) API 調(diào)用限制，導(dǎo)致復(fù)雜任務(wù)失敗。

2. 主管型架構(gòu)（Supervisor）：中型團隊 “專人統(tǒng)籌”

公司慢慢發(fā)展，客戶和任務(wù)越來越多。你希望團隊成員專注自己的領(lǐng)域，不用分心找客戶；還招了更多專家（比如：AI 工程師、運維工程師），公司結(jié)構(gòu)開始變化?，F(xiàn)在大家都?xì)w你管，你成了 “中央主管”。客戶提需求時先找你：你分析需求后分給合適的人，全程跟進進度；團隊成員做完后先向你匯報，你確認(rèn)沒問題再把結(jié)果交給客戶。

2.1 簡單場景

客戶想要一個用于分析工作的定制 AI。你直接把任務(wù)分給 AI 工程師，工程師開發(fā)測試完交給你，你再交付給客戶。

2.2 復(fù)雜場景

客戶想要一個全功能應(yīng)用，包含集成 AI、UI 界面、后端服務(wù)和 CI/CD（持續(xù)集成 / 持續(xù)部署）流水線。這時你要像項目經(jīng)理一樣拆分任務(wù)、制定流程：

1. 讓 AI 工程師研發(fā)分析型 AI；
2. AI 模型完成后，交給后端工程師集成到服務(wù)器端應(yīng)用；
3. 后端做完后，讓前端工程師開發(fā)對接后端的 UI 界面；
4. 最后讓運維工程師搭建 CI/CD 流水線，把應(yīng)用部署到服務(wù)器；
5. 你整合所有成果，交付給客戶。

2.3 技術(shù)原理

這類架構(gòu)的核心是 “中央?yún)f(xié)調(diào)智能體（主管）”，它和所有其他智能體建立 “一對一” 關(guān)系：

• 協(xié)調(diào)智能體負(fù)責(zé)分析需求、拆分任務(wù)、分給對應(yīng)專業(yè)智能體；
• 專業(yè)智能體只需專注自己的任務(wù)，不用知道其他智能體的存在，只和協(xié)調(diào)智能體溝通。

2.4 技術(shù)示例

還是用搜索、計算、圖表三個智能體，但這次新增一個 “協(xié)調(diào)智能體”。當(dāng)你提 “計算公司上月營收” 時，流程變成：

1. 協(xié)調(diào)智能體先分析需求：需要 “拉取數(shù)據(jù)→計算→生成圖表” 三個步驟；
2. 協(xié)調(diào)智能體先讓搜索智能體拉取上月原始數(shù)據(jù)，拿到數(shù)據(jù)后再讓計算智能體算營收，最后讓圖表智能體生成圖表；
3. 三個智能體分別把結(jié)果傳給協(xié)調(diào)智能體，由協(xié)調(diào)智能體整合后返回給你。

2.5 優(yōu)缺點

• 優(yōu)點專業(yè)智能體可專注自身任務(wù)，不用關(guān)注其他智能體，適合中型系統(tǒng)；
• 缺點存在 “協(xié)調(diào)瓶頸”—— 隨著智能體增多，協(xié)調(diào)智能體的提示詞會包含所有智能體的信息，最后可能因提示詞過長觸發(fā) Token 限制，導(dǎo)致任務(wù)失敗。

3. 層級型架構(gòu)（Hierarchical）：大公司 “部門分工”

現(xiàn)在你的公司成了行業(yè)龍頭，員工多、客戶多，你不可能再一個個管理所有人（就像拿破侖記不住每個士兵的名字）。于是你把公司分成多個 “部門”，每個部門集中同類技能的員工，給每個部門任命一個經(jīng)理?，F(xiàn)在你不用給個人分配任務(wù)，只需把高層目標(biāo)交給部門經(jīng)理；經(jīng)理再把任務(wù)分給部門里合適的人，完成后向你匯報。這種結(jié)構(gòu)還能有多層級，比如：部門里再分更小的專業(yè)小組。

3.1 技術(shù)原理

這就是層級型多智能體架構(gòu)的邏輯，專門解決主管型架構(gòu)的 “協(xié)調(diào)瓶頸”：

• 頂層有一個 “總協(xié)調(diào)智能體”，只和少數(shù) “子協(xié)調(diào)智能體”（比如：部門經(jīng)理）溝通；
• 子協(xié)調(diào)智能體各自管理一組專業(yè)智能體；
• 流程和主管型類似，但多了層級：需求先到總協(xié)調(diào)智能體，總協(xié)調(diào)智能體分析后傳給對應(yīng)子協(xié)調(diào)智能體；子協(xié)調(diào)智能體拆分任務(wù)，分給專業(yè)智能體；結(jié)果從專業(yè)智能體逐級向上反饋，最后由總協(xié)調(diào)智能體交付輸出。

三、延伸概念：智能體即工具（Agent as a Tool）

在現(xiàn)代開發(fā)中，“智能體即工具” 的概念常和層級型、主管型架構(gòu)結(jié)合：不用為每個工具單獨寫代碼，而是把一個智能體當(dāng)作 “領(lǐng)域?qū)俟ぞ摺?，讓它處理一組相關(guān)任務(wù)；甚至能把整個多智能體系統(tǒng)當(dāng)作一個強大的 “超級工具”，供更高層級的智能體調(diào)用。這種方式能封裝復(fù)雜能力，構(gòu)建更精密的系統(tǒng)。

四、總結(jié)：如何選適合的多智能體架構(gòu)？

多智能體系統(tǒng)為 “在一個生態(tài)里管理多個 LLM 智能體” 提供了結(jié)構(gòu)化方案，三類核心架構(gòu)的適用場景和特點如下：

每種架構(gòu)在可擴展性、復(fù)雜度和效率上各有取舍，要根據(jù)實際需求選擇。

如果想入門開發(fā)，推薦先了解Spring AI Alibaba、LangGraph 和 LlamaIndex，它們是目前最流行的 LLM 智能體與多智能體系統(tǒng)開發(fā)框架，LangGraph 還提供了構(gòu)建多智能體系統(tǒng)的教程。

如果想連接用不同框架或語言開發(fā)的智能體，可以深入研究 “智能體間通信” 和 “MCP（模型上下文協(xié)議）”。把這些概念和上述架構(gòu)結(jié)合，就能設(shè)計出適應(yīng)性強、可擴展的多智能體系統(tǒng)架構(gòu)。

好了，這就是我今天想分享的內(nèi)容。

本文轉(zhuǎn)載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐