大家好，我是肆〇柒。LLM 多智能體系統(tǒng)在社會(huì)模擬和復(fù)雜任務(wù)解決這兩大領(lǐng)域大顯身手。在社會(huì)模擬里，它們精準(zhǔn)地復(fù)刻人類社交互動(dòng)模式，助力我們洞察群體行為背后的社會(huì)學(xué)；在復(fù)雜任務(wù)解決場(chǎng)景下，智能體們協(xié)同合作，先是制定詳盡規(guī)劃，再按部就班執(zhí)行，輕松應(yīng)對(duì)復(fù)雜局面。然而，現(xiàn)有系統(tǒng)并非盡善盡美。一方面，它們大多為特定領(lǐng)域量身定制，比如有的專注于社會(huì)交往場(chǎng)景模擬，有的僅能在軟件開(kāi)發(fā)等狹窄領(lǐng)域發(fā)揮作用，缺乏跨領(lǐng)域的適應(yīng)能力；另一方面，傳統(tǒng)的串行執(zhí)行模式嚴(yán)重拖慢了解決問(wèn)題的節(jié)奏，大量計(jì)算資源無(wú)端浪費(fèi)；而且，多智能體協(xié)作的實(shí)際效果也常常不盡如人意，有時(shí)甚至不如單智能體來(lái)得高效。

復(fù)旦大學(xué)推出的 AGENTGROUPCHAT-V2 框架，以獨(dú)特分治并行架構(gòu)與自適應(yīng)協(xié)作引擎，為 LLM 多智能體系統(tǒng)協(xié)作難題提供創(chuàng)新解法。

Qwen2.5-72B 和 Llama3.1-70B 模型性能對(duì)比

如上圖所示，AGENTGROUPCHAT-V2 在常識(shí)推理、特定領(lǐng)域知識(shí)、結(jié)構(gòu)化文本理解、數(shù)學(xué)推理和代碼生成這五個(gè)不同領(lǐng)域中，無(wú)論是基于 Qwen2.5-72B 還是 Llama3.1-70B 模型，均展現(xiàn)出卓越的性能表現(xiàn)，持續(xù)超越現(xiàn)有的多智能體方法和基線方法，充分證明了多智能體方法在解決復(fù)雜問(wèn)題上的優(yōu)勢(shì)。這一優(yōu)勢(shì)不僅體現(xiàn)在高準(zhǔn)確率上，還展現(xiàn)了其在多變?nèi)蝿?wù)場(chǎng)景下的穩(wěn)定性和可靠性，為解決復(fù)雜問(wèn)題提供了新的思路和強(qiáng)大工具。下面一起來(lái)了解以下這個(gè)框架。

AGENTGROUPCHAT-V2 的核心創(chuàng)新

分治并行架構(gòu)

分治并行架構(gòu)是 AGENTGROUPCHAT-V2 的強(qiáng)大引擎。系統(tǒng)先將用戶復(fù)雜查詢拆解為層次分明的任務(wù)森林結(jié)構(gòu)，清晰梳理出各任務(wù)依賴關(guān)系，實(shí)現(xiàn)分布式并行處理。這種架構(gòu)的核心架構(gòu)由三個(gè)關(guān)鍵模塊構(gòu)成：查詢管理器、任務(wù)管理器和組管理器。查詢管理器作為系統(tǒng)的 “前哨站”，時(shí)刻準(zhǔn)備接收用戶五花八門的查詢請(qǐng)求，經(jīng)初步處理后傳遞給任務(wù)管理器；任務(wù)管理器則如同 “中軍帳”，全面掌控任務(wù)執(zhí)行流程，妥善分配任務(wù)，管理任務(wù)間的錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系；組管理器負(fù)責(zé)調(diào)用大型語(yǔ)言模型，組織智能體展開(kāi)高效協(xié)作，針對(duì)具體任務(wù)發(fā)起并行處理，三個(gè)模塊相互配合，讓系統(tǒng)在分布式集群部署環(huán)境下，最大化地提升了處理效率，減少了資源浪費(fèi)。例如，面對(duì)開(kāi)發(fā)大型軟件項(xiàng)目的任務(wù)，查詢管理器接收任務(wù)后，將其細(xì)分為需求分析、模塊設(shè)計(jì)、編碼實(shí)現(xiàn)等子任務(wù)；任務(wù)管理器根據(jù)各子任務(wù)的優(yōu)先級(jí)和依賴關(guān)系，合理安排執(zhí)行順序；組管理器則根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)，選擇合適的大型語(yǔ)言模型，組建智能體團(tuán)隊(duì)，讓它們并行處理不同模塊的設(shè)計(jì)與編碼工作，大幅縮短了整個(gè)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)周期。

自適應(yīng)協(xié)作引擎

自適應(yīng)協(xié)作引擎賦予了 AGENTGROUPCHAT-V2 靈動(dòng)的協(xié)作能力。根據(jù)任務(wù)的性質(zhì)、難度和領(lǐng)域等特征，系統(tǒng)自動(dòng)匹配不同 LLM 組合，靈活切換交互模式。在任務(wù)級(jí)，針對(duì)復(fù)雜任務(wù)，系統(tǒng)將其層層拆解，為每個(gè)子任務(wù)挑選最擅長(zhǎng)的 LLM；在執(zhí)行級(jí)，各智能體依據(jù)自身 LLM 特性，有的負(fù)責(zé)邏輯推理，有的專注數(shù)據(jù)處理，還有的擅長(zhǎng)創(chuàng)意構(gòu)思，它們相互配合，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。例如，在一場(chǎng)科研協(xié)作中，面對(duì)跨學(xué)科難題，系統(tǒng)會(huì)為理論推導(dǎo)部分調(diào)用邏輯推理型 LLM，為實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)調(diào)用創(chuàng)意型 LLM，為數(shù)據(jù)分析調(diào)用統(tǒng)計(jì)分析型 LLM，它們通過(guò)有序協(xié)作，快速攻克難關(guān)。具體來(lái)說(shuō)，系統(tǒng)會(huì)預(yù)先根據(jù)任務(wù)類型和需求，從模型庫(kù)中篩選出符合要求的 LLM 候選名單，再依據(jù)任務(wù)的實(shí)時(shí)反饋和智能體協(xié)作效果，動(dòng)態(tài)調(diào)整 LLM 組合，確保任務(wù)執(zhí)行的高效性和精準(zhǔn)性。

與傳統(tǒng)的集中式多智能體架構(gòu)相比，AGENTGROUPCHAT-V2 的自適應(yīng)協(xié)作引擎在任務(wù)分配上更加靈活高效。集中式架構(gòu)中，存在一個(gè)中央控制器負(fù)責(zé)所有任務(wù)分配和資源調(diào)度，一旦中央控制器出現(xiàn)故障，整個(gè)系統(tǒng)可能癱瘓。而 AGENTGROUPCHAT-V2 的自適應(yīng)協(xié)作引擎采用分布式任務(wù)分配機(jī)制，任務(wù)管理器和組管理器協(xié)同工作，將任務(wù)動(dòng)態(tài)分配給最適合的智能體組，可以提高了系統(tǒng)的容錯(cuò)性，同時(shí)還能根據(jù)智能體的實(shí)時(shí)負(fù)載情況進(jìn)行資源調(diào)度優(yōu)化。例如，在處理高并發(fā)任務(wù)時(shí)，組管理器可以動(dòng)態(tài)調(diào)整智能體的數(shù)量和資源配置，確保系統(tǒng)整體性能不受影響。

智能體組織優(yōu)化策略

智能體組織優(yōu)化策略是 AGENTGROUPCHAT-V2 的 “點(diǎn)金術(shù)”。系統(tǒng)將分治理念融入智能體協(xié)作，給每個(gè)智能體精準(zhǔn)分工，使其心無(wú)旁騖地專注于特定任務(wù)領(lǐng)域。通過(guò)科學(xué)的任務(wù)分解和智能體組合，復(fù)雜任務(wù)被化繁為簡(jiǎn)，智能體們各自發(fā)揮專長(zhǎng)，極大提升了整體協(xié)作效能。比如在智能教育系統(tǒng)中，系統(tǒng)將教學(xué)任務(wù)分解為知識(shí)點(diǎn)講解、習(xí)題批改、學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃等子任務(wù)，分別由擅長(zhǎng)教學(xué)的智能體、細(xì)致批改的智能體和熟悉教育心理的智能體負(fù)責(zé)，它們分工協(xié)作，為學(xué)生提供全方位的優(yōu)質(zhì)教育服務(wù)。在實(shí)際任務(wù)中，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)任務(wù)的復(fù)雜程度和領(lǐng)域特點(diǎn)，制定詳細(xì)的智能體分工方案，明確每個(gè)智能體的職責(zé)范圍和工作流程，確保協(xié)作過(guò)程有條不紊。

AGENTGROUPCHAT-V2 的框架架構(gòu)

查詢管理器（Query Manager）

查詢管理器作為系統(tǒng)的 “門面擔(dān)當(dāng)”，肩負(fù)著與用戶直接對(duì)話的重任。它利用大型語(yǔ)言模型的強(qiáng)大語(yǔ)義理解能力，精準(zhǔn)剖析用戶原始查詢，將其轉(zhuǎn)化成系統(tǒng)內(nèi)部可操作的任務(wù)樹(shù)結(jié)構(gòu)。比如，用戶咨詢 “如何在一個(gè)月內(nèi)學(xué)會(huì)一門新編程語(yǔ)言”，查詢管理器迅速拆分出語(yǔ)言基礎(chǔ)學(xué)習(xí)、實(shí)踐項(xiàng)目操練、社區(qū)交流互動(dòng)等子任務(wù)，再傳遞給任務(wù)管理器，待任務(wù)完成后，又將各子任務(wù)結(jié)果整合成一份完整的學(xué)習(xí)計(jì)劃，用通俗易懂的語(yǔ)言呈現(xiàn)給用戶。在任務(wù)拆解過(guò)程中，查詢管理器會(huì)參考大量的語(yǔ)言模型知識(shí)庫(kù)和語(yǔ)義分析算法，確保每個(gè)子任務(wù)都準(zhǔn)確契合用戶需求。

如下圖所示，AGENTGROUPCHAT-V2 框架由三個(gè)主要組件構(gòu)成：查詢管理器、任務(wù)管理器和組管理器。該框架展示了從用戶查詢處理到任務(wù)分解和管理，再到多智能體群組聊天執(zhí)行的完整工作流程，箭頭指示了組件之間的數(shù)據(jù)流向。任務(wù)森林可視化展示了查詢是如何轉(zhuǎn)化為層次化的任務(wù)結(jié)構(gòu)，其中已解決節(jié)點(diǎn)為棕色，未解決節(jié)點(diǎn)為黃色，而組管理器中并行進(jìn)行多智能體群組聊天。

AgentGroupChat-V2 框架結(jié)構(gòu)

查詢管理器在將用戶查詢轉(zhuǎn)化為任務(wù)樹(shù)結(jié)構(gòu)時(shí)，采用了一種基于深度優(yōu)先搜索（DFS）和廣度優(yōu)先搜索（BFS）相結(jié)合的混合策略。對(duì)于具有明確層次結(jié)構(gòu)的查詢，如軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目，查詢管理器會(huì)先采用 DFS 策略，從頂層任務(wù)開(kāi)始，逐步深入到各個(gè)子任務(wù)，直到將整個(gè)項(xiàng)目分解為一系列基本任務(wù)單元。而對(duì)于一些需要橫向擴(kuò)展的查詢，如市場(chǎng)調(diào)研任務(wù)，查詢管理器則采用 BFS 策略，先列出所有一級(jí)子任務(wù)，再逐步細(xì)化每個(gè)子任務(wù)下的二級(jí)任務(wù)，確保任務(wù)分解的全面性和系統(tǒng)性。這種混合策略能夠兼顧任務(wù)分解的深度和廣度，為后續(xù)的任務(wù)執(zhí)行提供清晰準(zhǔn)確的任務(wù)樹(shù)結(jié)構(gòu)。

任務(wù)管理器（Task Manager）

任務(wù)管理器是系統(tǒng)里的 “大總管”，憑借 CPU 的強(qiáng)大算力，對(duì)任務(wù)流實(shí)施全方位管控。它負(fù)責(zé)維護(hù)整個(gè)任務(wù)森林的全局狀態(tài)，時(shí)刻掌握各任務(wù)樹(shù)的執(zhí)行進(jìn)度。在收到來(lái)自查詢管理器的任務(wù)樹(shù)后，它依據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)、緊急程度和資源需求等因素，制定任務(wù)分配策略。對(duì)于存在層級(jí)關(guān)系的任務(wù)，它確保子任務(wù)的結(jié)果能及時(shí)回傳給父任務(wù)，為父任務(wù)的順利執(zhí)行提供有力支撐；對(duì)于相互獨(dú)立的任務(wù)，它則迅速將它們分派給組管理器，開(kāi)啟并行處理模式，提高任務(wù)執(zhí)行效率。在大型電商促銷活動(dòng)籌備工作中，任務(wù)管理器協(xié)調(diào)商品上架、庫(kù)存管理、營(yíng)銷活動(dòng)策劃等多項(xiàng)任務(wù)，保障整個(gè)活動(dòng)的高效推進(jìn)。在任務(wù)分配時(shí)，任務(wù)管理器會(huì)運(yùn)用先進(jìn)的調(diào)度算法，綜合考慮任務(wù)的依賴關(guān)系、執(zhí)行時(shí)間和資源占用等因素，力求達(dá)到最優(yōu)的調(diào)度效果。

任務(wù)管理器采用了多種調(diào)度算法來(lái)優(yōu)化任務(wù)分配和執(zhí)行。對(duì)于具有嚴(yán)格先后順序的任務(wù)鏈，任務(wù)管理器采用關(guān)鍵路徑法（CPM）來(lái)確定任務(wù)的執(zhí)行順序，確保關(guān)鍵路徑上的任務(wù)能夠按時(shí)完成，從而保證整個(gè)項(xiàng)目進(jìn)度不受影響。對(duì)于可以并行執(zhí)行的任務(wù)組，任務(wù)管理器則采用動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法，根據(jù)智能體的實(shí)時(shí)負(fù)載情況和任務(wù)的緊急程度，動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)的優(yōu)先級(jí)，將高優(yōu)先級(jí)任務(wù)分配給負(fù)載較輕的智能體，從而實(shí)現(xiàn)資源的最優(yōu)利用。此外，任務(wù)管理器還會(huì)定期對(duì)任務(wù)執(zhí)行情況進(jìn)行監(jiān)控和評(píng)估，對(duì)于執(zhí)行緩慢或出現(xiàn)異常的任務(wù)，及時(shí)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，確保任務(wù)管理的高效性和穩(wěn)定性。

任務(wù)管理器和組管理器模塊的詳細(xì)實(shí)現(xiàn)

組管理器（Group Manager）

組管理器是系統(tǒng)里的 “執(zhí)行先鋒”，一接到任務(wù)，它立馬著手挑選大型語(yǔ)言模型作為智能體的 “大腦”，依據(jù)任務(wù)的不同需求，為智能體配置工作空間、分配對(duì)象資源，并合理調(diào)度計(jì)算資源。它可以靈活擴(kuò)展多個(gè)實(shí)例，實(shí)現(xiàn)并行運(yùn)行，輕松駕馭多個(gè)智能體團(tuán)隊(duì)，讓系統(tǒng)計(jì)算資源得到充分利用。以智能客服系統(tǒng)為例，當(dāng)面對(duì)客戶咨詢產(chǎn)品性能、售后政策和投訴處理等多方面任務(wù)時(shí)，組管理器迅速組建多個(gè)智能體小組，有的負(fù)責(zé)查閱產(chǎn)品文檔解答性能問(wèn)題，有的依據(jù)政策文件回復(fù)售后條款，有的專注安撫客戶情緒處理投訴，各個(gè)小組齊頭并進(jìn)，快速提升客戶服務(wù)效率。在智能體團(tuán)隊(duì)組建過(guò)程中，組管理器會(huì)根據(jù)任務(wù)的特性和模型的性能特點(diǎn)，為每個(gè)智能體匹配最適合的大型語(yǔ)言模型，并分配合理的計(jì)算資源，確保智能體能夠高效運(yùn)行。

組管理器在智能體團(tuán)隊(duì)的組建和管理過(guò)程中，采用了一系列優(yōu)化策略來(lái)提高協(xié)作效率和資源利用率。首先，組管理器會(huì)根據(jù)任務(wù)需求和智能體的角色分配，為每個(gè)智能體預(yù)分配一定量的計(jì)算資源，如 CPU、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)帶寬等。在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中，組管理器會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)控智能體的資源使用情況，對(duì)于資源使用率較低的智能體，及時(shí)回收部分資源并重新分配給其他急需資源的智能體，從而實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)平衡和優(yōu)化利用。其次，組管理器還會(huì)根據(jù)智能體之間的協(xié)作關(guān)系，優(yōu)化智能體的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。例如，對(duì)于需要頻繁交互的智能體，組管理器會(huì)將它們部署在同一臺(tái)服務(wù)器或同一網(wǎng)絡(luò)子域內(nèi)，減少通信延遲，提高協(xié)作效率。此外，組管理器還會(huì)采用負(fù)載均衡策略，將任務(wù)均勻分配給各個(gè)智能體團(tuán)隊(duì)，避免出現(xiàn)某些智能體團(tuán)隊(duì)過(guò)載而其他團(tuán)隊(duì)閑置的情況，從而確保整個(gè)系統(tǒng)的高效運(yùn)行。

小組聊天（Group Chat）設(shè)計(jì)

任務(wù)（Task）

在 AGENTGROUPCHAT-V2 系統(tǒng)中，任務(wù)是處理的基本單元，有著嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕Y(jié)構(gòu)定義。每個(gè)任務(wù)都包含任務(wù) ID、描述信息、父任務(wù)關(guān)聯(lián)、子任務(wù)集合以及處理結(jié)果這些關(guān)鍵要素。任務(wù)在系統(tǒng)中按照既定規(guī)則經(jīng)歷狀態(tài)轉(zhuǎn)換：從初始的未分配資源的創(chuàng)建狀態(tài)，到等待依賴任務(wù)完成的待命狀態(tài)；從分配到組管理器開(kāi)始執(zhí)行的激活狀態(tài)，再到成功產(chǎn)出結(jié)果的完成狀態(tài)或因錯(cuò)誤而終止的失敗狀態(tài)。例如，在開(kāi)發(fā)一款移動(dòng)應(yīng)用的任務(wù)樹(shù)中，父任務(wù) “界面設(shè)計(jì)” 下會(huì)有子任務(wù) “登錄界面設(shè)計(jì)”“首頁(yè)布局規(guī)劃” 等，各任務(wù)按照狀態(tài)轉(zhuǎn)換流程逐步推進(jìn)，直至整個(gè)應(yīng)用界面設(shè)計(jì)任務(wù)圓滿完成。在任務(wù)狀態(tài)管理方面，系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)控每個(gè)任務(wù)的執(zhí)行情況，及時(shí)處理可能出現(xiàn)的異常狀態(tài)，確保任務(wù)能夠順利推進(jìn)。

任務(wù)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換過(guò)程可以用一個(gè)狀態(tài)機(jī)模型來(lái)描述。每個(gè)任務(wù)初始時(shí)處于創(chuàng)建狀態(tài)（Created），此時(shí)任務(wù)已由查詢管理器生成，但尚未分配執(zhí)行資源。當(dāng)任務(wù)管理器為任務(wù)分配了執(zhí)行資源后，任務(wù)進(jìn)入激活狀態(tài)（Active），開(kāi)始由組管理器負(fù)責(zé)執(zhí)行。在執(zhí)行過(guò)程中，任務(wù)可能會(huì)因?yàn)榈却渌蝿?wù)的結(jié)果或資源不足等原因進(jìn)入待命狀態(tài)（Pending）。如果任務(wù)執(zhí)行成功，它將進(jìn)入完成狀態(tài)（Completed），并將結(jié)果傳遞給父任務(wù)；如果任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中出現(xiàn)錯(cuò)誤，如智能體崩潰、通信超時(shí)等，任務(wù)將進(jìn)入失敗狀態(tài)（Failed），此時(shí)任務(wù)管理器會(huì)根據(jù)錯(cuò)誤類型和任務(wù)重試策略決定是否重新調(diào)度任務(wù)。任務(wù)狀態(tài)轉(zhuǎn)換的公式可以表示為：

小組（Group）

小組是多智能體協(xié)作的 “作戰(zhàn)單元”，由組管理器創(chuàng)建和管理。它包含進(jìn)度標(biāo)識(shí)符、參與智能體列表、關(guān)聯(lián)任務(wù) ID 和相關(guān)資源等豐富信息。組管理器根據(jù)任務(wù)要求，為小組內(nèi)的智能體分配各具特色的角色、專屬工作空間、詳細(xì)對(duì)象信息以及用于記錄互動(dòng)歷程的歷史字段，從而實(shí)現(xiàn)智能體間多彩多姿的高效協(xié)作。比如在智能建筑設(shè)計(jì)小組中，有負(fù)責(zé)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的智能體、專攻暖通空調(diào)設(shè)計(jì)的智能體、擅長(zhǎng)電氣系統(tǒng)規(guī)劃的智能體等，它們?cè)诮M管理器的指揮下，攜手打造出節(jié)能環(huán)保的智能建筑方案。在智能體角色分配時(shí)，組管理器會(huì)根據(jù)任務(wù)需求和智能體的能力特點(diǎn)，為每個(gè)智能體制定最合適的工作角色，充分發(fā)揮其專業(yè)優(yōu)勢(shì)。

小組的協(xié)作效率不僅取決于智能體的角色分配，還與智能體之間的通信和交互機(jī)制密切相關(guān)。在 AGENTGROUPCHAT-V2 系統(tǒng)中，小組內(nèi)的智能體通過(guò)消息傳遞機(jī)制進(jìn)行通信。消息傳遞協(xié)議采用了一種基于發(fā)布 - 訂閱（Publish - Subscribe）模式的通信機(jī)制。每個(gè)智能體可以向組管理器發(fā)布消息，也可以訂閱其他智能體發(fā)布的消息。組管理器作為消息的中轉(zhuǎn)站，負(fù)責(zé)將消息按照預(yù)定的規(guī)則路由到相應(yīng)的智能體。這種通信機(jī)制能夠有效減少智能體之間的直接通信開(kāi)銷，提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和可靠性。例如，在一個(gè)由 10 個(gè)智能體組成的協(xié)作小組中，如果每個(gè)智能體都與其他 9 個(gè)智能體直接通信，那么總共需要維護(hù) 90 條通信鏈路。而采用發(fā)布 - 訂閱模式后，每個(gè)智能體只需與組管理器進(jìn)行通信，通信鏈路數(shù)量減少到 20 條（每個(gè)智能體向組管理器發(fā)布消息和訂閱消息各一條），大大降低了系統(tǒng)的通信復(fù)雜度。

小組環(huán)境配置（Group Environment Configuration）

小組環(huán)境配置是智能體協(xié)作的 “起跑線”，涵蓋了進(jìn)度 ID、關(guān)聯(lián)任務(wù) ID、參與智能體及其發(fā)言順序、共享資源等關(guān)鍵要素。組管理器依據(jù)任務(wù)需求，在眾多大型語(yǔ)言模型中精挑細(xì)選，為每個(gè)智能體挑選出最適合的推理引擎，并為其量身定制角色和資源分配方案。在智能新聞報(bào)道小組的環(huán)境配置中，會(huì)有 “新聞撰寫智能體”“事實(shí)核查智能體”“排版設(shè)計(jì)智能體” 等不同角色，它們按照既定的發(fā)言順序和分工，在共享的新聞素材資源庫(kù)中各司其職，高效產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)的新聞報(bào)道。在環(huán)境配置過(guò)程中，組管理器會(huì)充分考慮智能體協(xié)作的效率和資源利用率，科學(xué)合理地分配各類資源，為智能體協(xié)作創(chuàng)造良好的條件。

在小組環(huán)境配置中，共享資源的管理是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。共享資源包括數(shù)據(jù)文件、知識(shí)庫(kù)、中間結(jié)果等，多個(gè)智能體可能會(huì)同時(shí)訪問(wèn)這些資源。為了保證數(shù)據(jù)的一致性和完整性，組管理器采用了資源鎖定和版本控制機(jī)制。當(dāng)一個(gè)智能體開(kāi)始訪問(wèn)共享資源時(shí)，組管理器會(huì)對(duì)該資源進(jìn)行鎖定，防止其他智能體同時(shí)修改。在智能體完成對(duì)資源的訪問(wèn)后，組管理器會(huì)解除鎖定，并根據(jù)需要更新資源的版本信息。此外，組管理器還會(huì)定期對(duì)共享資源進(jìn)行備份和恢復(fù)操作，以防止數(shù)據(jù)丟失和系統(tǒng)故障對(duì)協(xié)作過(guò)程的影響。例如，在一個(gè)需要多個(gè)智能體共同編輯同一文檔的任務(wù)中，組管理器會(huì)記錄每個(gè)智能體對(duì)文檔的修改時(shí)間和內(nèi)容，當(dāng)出現(xiàn)沖突時(shí)，根據(jù)預(yù)先定義的沖突解決策略（如時(shí)間戳優(yōu)先、智能體優(yōu)先級(jí)等）進(jìn)行自動(dòng)合并或提示智能體進(jìn)行手動(dòng)解決，確保文檔的最終一致性。

小組聊天編排（Group Chat Orchestration）

小組聊天編排是智能體協(xié)作的 “指揮棒”，通過(guò)如下算法 1 描繪出小組聊天從開(kāi)始到結(jié)束的完整路徑。系統(tǒng)接收最大行動(dòng)輪數(shù)、參與智能體列表和初始環(huán)境狀態(tài)等輸入?yún)?shù)后，智能體們依次在每輪行動(dòng)中感知環(huán)境、做出決策、執(zhí)行交互并更新環(huán)境。每輪對(duì)話結(jié)束后，系統(tǒng)都會(huì)生成對(duì)話摘要，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)任務(wù)是否達(dá)成，一旦任務(wù)完成，便火速返回結(jié)果。例如在智能旅游規(guī)劃小組聊天中，各智能體圍繞用戶需求，依次分享旅游資源信息、規(guī)劃行程路線、推薦酒店美食，隨著對(duì)話輪次推進(jìn)，逐步打磨出一份完美的旅游攻略。在對(duì)話管理方面，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)任務(wù)的復(fù)雜程度和智能體協(xié)作情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整對(duì)話流程，確保對(duì)話能夠高效有序地進(jìn)行。

小組聊天編排的算法可以通過(guò)偽代碼進(jìn)一步詳細(xì)描述如下：

Algorithm 1: Group Chat Orchestration
Input: max_action_turns, agent_list, initial_environment
Output: final_environment, task_result
Begin
    env ← initial_environment
    for turn = 1 to max_action_turns do
        for agent in agent_list do
            perceived_env ← agent.perceive(env)
            action ← agent.decide_action(perceived_env)
            updated_env ← agent.execute_action(action, perceived_env)
            env ← updated_env
        end for
        discussion_summary ← SummarizeDiscussion(env)
        if CheckTaskCompletion(env) then
            return env, ExtractTaskResult(env)
        end if
    end for
    return env, ExtractTaskResult(env)
End

在每輪對(duì)話中，智能體首先感知當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)，然后根據(jù)感知信息做出決策，執(zhí)行相應(yīng)的交互動(dòng)作，并更新環(huán)境狀態(tài)。環(huán)境狀態(tài)的更新包括對(duì)話歷史的記錄、任務(wù)進(jìn)度的更新以及智能體內(nèi)部狀態(tài)的調(diào)整等。通過(guò)這種方式，智能體之間的對(duì)話能夠逐步推進(jìn)任務(wù)的解決。此外，系統(tǒng)在每輪對(duì)話結(jié)束后都會(huì)對(duì)對(duì)話內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，生成討論摘要，用于判斷任務(wù)是否完成。如果任務(wù)完成，系統(tǒng)會(huì)立即返回結(jié)果，避免不必要的對(duì)話輪次，提高協(xié)作效率。

智能體交互（Agent Interaction）

智能體交互是小組聊天的 “活力源泉”，如下算法 2 演示了智能體交互。無(wú)論是面向全體的廣播消息，還是點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的定向交流，智能體都能根據(jù)任務(wù)需求靈活切換。發(fā)起智能體先生成初始消息，若目標(biāo)是全體成員，便直接記錄廣播消息；若是特定對(duì)象，便開(kāi)啟雙智能體的輪流向?qū)υ捘Ｊ?，直至達(dá)到最大輪數(shù)或一方主動(dòng)結(jié)束對(duì)話。在智能醫(yī)療診斷小組中，智能體們通過(guò)精準(zhǔn)的定向交互，快速交換患者癥狀、檢查報(bào)告等關(guān)鍵信息，共同為患者制定精準(zhǔn)的治療方案。在交互過(guò)程中，智能體會(huì)根據(jù)對(duì)話內(nèi)容和任務(wù)需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整交互方式和策略，確保信息能夠準(zhǔn)確有效地傳遞。

智能體交互的算法偽代碼如下：

Algorithm 2: Agent Interaction
Input: sender_agent, receiver_agent, message, max_chat_turns
Output: dialogue_history
Begin
    dialogue_history ← []
    if receiver_agent is AllGroupMembers then
        broadcast_msg ← sender_agent.generate_message(message)
        Add (sender_agent.id, receiver_agent, broadcast_msg) to dialogue_history
        return dialogue_history
    else
        current_sender ← sender_agent
        current_receiver ← receiver_agent
        for turn_count = 1 to max_chat_turns do
            response ← current_receiver.generate_response(message, dialogue_history)
            if response is None then
                break
            end if
            Add (current_receiver.id, current_sender.id, response) to dialogue_history
            temp_agent ← current_sender
            current_sender ← current_receiver
            current_receiver ← temp_agent
        end for
        return dialogue_history
    end if
End

在定向交互中，發(fā)送方智能體生成初始消息后，接收方智能體根據(jù)對(duì)話歷史和消息內(nèi)容生成響應(yīng)。智能體之間輪流發(fā)送消息，直到達(dá)到最大對(duì)話輪次或一方無(wú)法繼續(xù)響應(yīng)為止。這種雙向?qū)υ捘Ｊ侥軌虼_保信息在兩個(gè)智能體之間充分交換，提高協(xié)作的深度和準(zhǔn)確性。同時(shí)，智能體在交互過(guò)程中會(huì)根據(jù)對(duì)話的進(jìn)展動(dòng)態(tài)調(diào)整消息的內(nèi)容和表達(dá)方式，以更好地適應(yīng)任務(wù)需求和對(duì)方智能體的理解能力。

聊天結(jié)果處理（Chat Results Processing）

聊天結(jié)果處理是智能體協(xié)作的 “收尾”，組管理器對(duì)對(duì)話內(nèi)容進(jìn)行全面總結(jié)，精準(zhǔn)提煉關(guān)鍵信息和階段結(jié)論，為后續(xù)交互提供有力的背景支撐。同時(shí)，系統(tǒng)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亻_(kāi)展質(zhì)量評(píng)估，確保對(duì)話成果切實(shí)滿足任務(wù)要求，再將確認(rèn)有效的小組聊天結(jié)果進(jìn)行格式規(guī)范處理，使其完美適配任務(wù)管理器的處理標(biāo)準(zhǔn)，最終將任務(wù)成果妥善保存并反饋給用戶。在智能法律咨詢小組中，各智能體的討論結(jié)果經(jīng)處理后，形成一份條理清晰、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆梢庖?jiàn)書，為當(dāng)事人提供專業(yè)的法律指導(dǎo)。在結(jié)果處理過(guò)程中，系統(tǒng)會(huì)運(yùn)用多種信息提煉和質(zhì)量評(píng)估算法，確保最終結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

聊天結(jié)果處理的關(guān)鍵在于信息的提煉和質(zhì)量評(píng)估。系統(tǒng)采用了基于注意力機(jī)制的信息提煉算法，能夠自動(dòng)識(shí)別對(duì)話中與任務(wù)目標(biāo)最相關(guān)的關(guān)鍵信息，并將其整合成簡(jiǎn)潔明了的總結(jié)。質(zhì)量評(píng)估則通過(guò)對(duì)比對(duì)話結(jié)果與任務(wù)要求、驗(yàn)證中間結(jié)果的正確性以及評(píng)估智能體協(xié)作的有效性等多個(gè)維度來(lái)進(jìn)行。例如，在數(shù)學(xué)推理任務(wù)中，系統(tǒng)會(huì)檢查智能體得出的公式推導(dǎo)是否正確、計(jì)算結(jié)果是否符合預(yù)期以及是否存在邏輯漏洞等。對(duì)于不符合質(zhì)量要求的對(duì)話結(jié)果，系統(tǒng)會(huì)將其標(biāo)記為待審核狀態(tài)，由任務(wù)管理器重新調(diào)度智能體進(jìn)行補(bǔ)充討論或修正錯(cuò)誤，確保最終結(jié)果的高質(zhì)量和高可信度。

實(shí)驗(yàn)設(shè)置

任務(wù)與基準(zhǔn)測(cè)試

在數(shù)學(xué)推理領(lǐng)域，GSM8K 測(cè)試集包含 1300 道小學(xué)數(shù)學(xué)題，用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮诨A(chǔ)數(shù)學(xué)推理上的精細(xì)度；MATH 測(cè)試集則匯聚 12000 道涵蓋 5 個(gè)難度層級(jí)的高中及競(jìng)賽數(shù)學(xué)題，專為挑戰(zhàn)模型的高階數(shù)學(xué)推理能力而設(shè)計(jì)；AIME 測(cè)試集精選美國(guó)邀請(qǐng)賽數(shù)學(xué)題，以精準(zhǔn)的數(shù)值答案匹配評(píng)估，全方位考察模型在復(fù)雜數(shù)學(xué)場(chǎng)景下的推理深度。代碼生成方面，MBPP 測(cè)試集涵蓋了 500 個(gè) Python 編程任務(wù)，搭配測(cè)試用例，通過(guò)單元測(cè)試通過(guò)率來(lái)衡量模型生成代碼的準(zhǔn)確性和實(shí)用性；HumanEval 提供 164 個(gè)函數(shù)級(jí)編程挑戰(zhàn)，采用 pass@k 指標(biāo)，即依據(jù)特定公式計(jì)算生成解決方案的正確率，精準(zhǔn)評(píng)估模型在代碼生成領(lǐng)域的質(zhì)量與可靠性。特定領(lǐng)域任務(wù)里，F(xiàn)inQual 測(cè)試集從 CFA 考試和 FinQA 測(cè)試集中采樣 1000 道金融領(lǐng)域題目，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮诮鹑谕评砗陀?jì)算上的專業(yè)性；JEC-QA 涵蓋 26365 道中國(guó)法律職業(yè)資格考試題目，考察模型對(duì)法律概念的理解和場(chǎng)景分析能力；MedmcQA 提供 194000 道印度醫(yī)學(xué)入學(xué)考試題目，用于評(píng)估模型在醫(yī)療保健概念和臨床推理方面的表現(xiàn)。結(jié)構(gòu)化文本理解方面，StrucText-Eval 測(cè)試集專注于評(píng)估模型對(duì)不同復(fù)雜程度結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)的理解和處理能力，涵蓋文本解析、信息提取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化等多維度任務(wù)。常識(shí)推理領(lǐng)域，HellaSwag 測(cè)試集包含 70000 個(gè)常識(shí)問(wèn)答對(duì)，以情境多項(xiàng)選擇形式呈現(xiàn)，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮谌粘?chǎng)景中的常識(shí)運(yùn)用能力；WinoGrande 測(cè)試集則提供 44000 個(gè)代詞消解挑戰(zhàn)，通過(guò)上下文推理判斷代詞指代對(duì)象，評(píng)估模型的常識(shí)推理精度。

基線方法（Baseline Methods）

Naive 方法簡(jiǎn)單直接，僅將任務(wù)原封不動(dòng)地傳遞給單一大型語(yǔ)言模型，毫無(wú)優(yōu)化處理，依賴模型原始能力解決問(wèn)題。Naive-CoT 方法在單一智能體框架下引入思維鏈提示，引導(dǎo)模型逐步展開(kāi)詳細(xì)推理過(guò)程，以提升問(wèn)題解決的準(zhǔn)確性。ReAct 框架采用結(jié)構(gòu)化的單智能體模式，借助循環(huán)的推理、行動(dòng)和觀察過(guò)程分解問(wèn)題，強(qiáng)化智能體與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)能力。AutoGen 方法構(gòu)建了可編程的多智能體對(duì)話框架，內(nèi)含 AssistantAgent 和 UserProxyAgent 等角色，借助智能體間的對(duì)話探索問(wèn)題解決方案。Multi-Agent Debate 方法讓多個(gè)智能體通過(guò)預(yù)設(shè)對(duì)話序列分析問(wèn)題，持續(xù)辯論直至達(dá)成共識(shí)，以群體智慧攻克難題。

大型語(yǔ)言模型（LLM）

Qwen2.5-72B-Instruct 和 Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo 這兩款先進(jìn)的大型語(yǔ)言模型在實(shí)驗(yàn)中大放異彩。它們?cè)谕ㄓ萌蝿?wù)處理上展現(xiàn)出卓越的性能，無(wú)論是文本生成、知識(shí)問(wèn)答還是邏輯推理，都能憑借龐大的參數(shù)規(guī)模和先進(jìn)的訓(xùn)練架構(gòu)輸出高質(zhì)量結(jié)果。同時(shí)，它們?cè)谟?jì)算效率方面也表現(xiàn)出色，能夠在合理的時(shí)間內(nèi)完成復(fù)雜任務(wù)，為 AGENTGROUPCHAT-V2 系統(tǒng)提供了強(qiáng)大可靠的算力支持。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

數(shù)學(xué)推理性能分析

在 GSM8K 測(cè)試集上，AGENTGROUPCHAT-V2 搭配 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-70B 時(shí)，準(zhǔn)確率分別高達(dá) 87.41% 和 91.50%，相較于其他基線方法有了顯著提升。在更具挑戰(zhàn)性的 AIME 測(cè)試集中，搭配 Qwen2.5-72B 時(shí)準(zhǔn)確率達(dá)到 30.4%，幾乎是其他方法性能的兩倍。

為了更直觀地展示不同方法在數(shù)學(xué)推理任務(wù)上的性能表現(xiàn)，對(duì)比了 AGENTGROUPCHAT-V2 指定角色配置與通用角色配置、AutoGen 和 Multi-Agent Debate 方法在 MATH-100 數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。如下4張圖所示：

AGENTGROUPCHAT-V2 通用角色性能

AGENTGROUPCHAT-V2 指定角色性能

AutoGen 性能

Multi-Agent Debate 性能

從熱圖對(duì)比可見(jiàn)，AGENTGROUPCHAT-V2 指定角色配置在多種智能體數(shù)量和對(duì)話輪次組合下性能出色，最高準(zhǔn)確率達(dá) 58%；而通用角色配置最高準(zhǔn)確率僅為 36%。指定角色配置憑借智能體間的精細(xì)分工，不同角色發(fā)揮獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，協(xié)同攻克難題，性能隨著智能體數(shù)量增加而穩(wěn)步提升；通用角色配置由于智能體角色單一，新增智能體僅帶來(lái)信息冗余，無(wú)法形成有效協(xié)作合力，性能反而下滑。相比之下，AutoGen 和 Multi-Agent Debate 等傳統(tǒng)框架在智能體數(shù)量增多時(shí)性能普遍下降，無(wú)法駕馭大規(guī)模智能體協(xié)作，充分凸顯 AGENTGROUPCHAT-V2 在大規(guī)模協(xié)作管理上的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

代碼生成性能分析

在 HumanEval 測(cè)試集上，AGENTGROUPCHAT-V2 搭配 Llama-3.1-70B 和 Qwen2.5-72B 時(shí)，pass@1 分別達(dá)到 79.20% 和 76.46%，在初始解決方案質(zhì)量上遙遙領(lǐng)先。但隨著采樣率提高，其性能優(yōu)勢(shì)有所縮減。這是因?yàn)槠鋮f(xié)作機(jī)制能在多視角分析問(wèn)題后快速生成優(yōu)質(zhì)解決方案，可一旦需要高采樣率探索多樣化方案時(shí)，智能體間的頻繁溝通反而拖慢了優(yōu)化節(jié)奏；而像 ReAct 框架雖在 pass@5 指標(biāo)上表現(xiàn)出色，但前期生成的初始方案質(zhì)量欠佳，說(shuō)明不同架構(gòu)在特定任務(wù)場(chǎng)景下的適配性各有不同。

在代碼生成任務(wù)中，對(duì)不同方法的誤差來(lái)源進(jìn)行了詳細(xì)分析。發(fā)現(xiàn) AGENTGROUPCHAT-V2 的主要誤差來(lái)源在于智能體間的溝通不充分和代碼邏輯的細(xì)微錯(cuò)誤。例如，在一些復(fù)雜的嵌套循環(huán)和遞歸函數(shù)生成任務(wù)中，智能體可能因?yàn)閷?duì)問(wèn)題理解的偏差導(dǎo)致生成的代碼邏輯不嚴(yán)謹(jǐn)，從而出現(xiàn)運(yùn)行錯(cuò)誤。此外，當(dāng)任務(wù)需要生成多種不同風(fēng)格的代碼解決方案時(shí)，智能體的思維定式也可能限制其探索能力，導(dǎo)致采樣多樣性不足。針對(duì)這些問(wèn)題，可以通過(guò)增加智能體的對(duì)話輪次、引入代碼審查智能體以及采用多樣化的代碼風(fēng)格訓(xùn)練數(shù)據(jù)等方式來(lái)降低誤差，提高代碼生成的準(zhǔn)確性和多樣性。

常識(shí)推理性能分析

在 HellaSwag 測(cè)試集上，Naive 方法搭配 Qwen2.5-72B 時(shí)準(zhǔn)確率高達(dá) 73.7%，優(yōu)于 AGENTGROUPCHAT-V2 的 70.3%；在 WinoGrande 測(cè)試集上，Naive-CoT 方法搭配 Qwen2.5-72B 時(shí)準(zhǔn)確率達(dá)到 85.5%，同樣勝過(guò) AGENTGROUPCHAT-V2。因?yàn)槌ＷR(shí)推理問(wèn)題往往答案明顯，直接調(diào)用模型就能快速得出結(jié)論，而 AGENTGROUPCHAT-V2 的分治策略卻將問(wèn)題過(guò)度拆解，增加了不必要的復(fù)雜性。例如面對(duì) “早上太陽(yáng)從哪邊升起” 這類常識(shí)問(wèn)題，模型直接作答即可，但該框架卻要調(diào)動(dòng)多個(gè)智能體從天文、地理等多角度分析，反而容易因過(guò)度思慮陷入困惑，得出錯(cuò)誤答案。

在常識(shí)推理任務(wù)中，AGENTGROUPCHAT-V2 的不確定性主要來(lái)源于智能體的角色分配和任務(wù)分解過(guò)程。由于常識(shí)推理問(wèn)題通常具有較強(qiáng)的直觀性和單一性，過(guò)度的分治策略可能會(huì)引入冗余的中間環(huán)節(jié)，導(dǎo)致智能體在協(xié)作過(guò)程中出現(xiàn)信息過(guò)載和觀點(diǎn)沖突。例如，當(dāng)多個(gè)智能體從不同領(lǐng)域?qū)ν粏?wèn)題進(jìn)行分析時(shí)，可能會(huì)產(chǎn)生相互矛盾的結(jié)論，從而增加系統(tǒng)的不確定性。為了降低這種不確定性，可以在常識(shí)推理任務(wù)中采用更簡(jiǎn)潔的任務(wù)分解方式，減少智能體的數(shù)量，并優(yōu)化智能體的角色分配，使其更貼近問(wèn)題的本質(zhì)。同時(shí)，可以通過(guò)調(diào)整智能體的協(xié)作策略，如采用多數(shù)投票機(jī)制或權(quán)威智能體決策機(jī)制，來(lái)提高常識(shí)推理結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性。

結(jié)構(gòu)化文本理解性能分析

在 StrucText-Eval 測(cè)試集上，隨著文本復(fù)雜度提升，AGENTGROUPCHAT-V2 的穩(wěn)健性優(yōu)勢(shì)盡顯。在寬度為 3、深度為 3 的高復(fù)雜度配置下，其準(zhǔn)確率高達(dá) 52.1%，遠(yuǎn)超其他方法。它能巧妙地將復(fù)雜文本層層拆解，各智能體分工協(xié)作，有的解析表格結(jié)構(gòu)，有的梳理文本邏輯，有的提取關(guān)鍵信息，再通過(guò)整合匯總形成完整答案；而像 Multi-Agent Debate 方法在復(fù)雜文本面前，智能體間的辯論極易陷入混亂，準(zhǔn)確率大幅下滑，從簡(jiǎn)單配置的 83.3% 暴跌至 40.3%，ReAct 框架更是因難以應(yīng)對(duì)大量文本信息，出現(xiàn)性能崩塌，準(zhǔn)確率跌至 1.2% 以下。

特定領(lǐng)域知識(shí)性能分析

在金融領(lǐng)域，Multi-Agent Debate 方法在 FinQual 測(cè)試集上表現(xiàn)亮眼，準(zhǔn)確率達(dá)到 80.20%；醫(yī)療領(lǐng)域中，Llama-3.1-70B 搭配 Multi-Agent Debate 時(shí)，MedmcQA 測(cè)試集準(zhǔn)確率為 90.20%；法律領(lǐng)域則是各方法的 “滑鐵盧”，最大準(zhǔn)確率僅 42.56%。AGENTGROUPCHAT-V2 在各領(lǐng)域維持相對(duì)穩(wěn)定的性能，這表明它在金融等需多角度分析的領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)明顯，但在法律這類高度專業(yè)且依賴精細(xì)細(xì)節(jié)推理的領(lǐng)域，還有待進(jìn)一步優(yōu)化提升。

消融研究

智能體數(shù)量與對(duì)話輪次的影響

指定角色配置下，智能體數(shù)量增加推動(dòng)性能上揚(yáng)。以 5 個(gè)智能體為例，平均每增加一個(gè)智能體，性能提升約 7 個(gè)百分點(diǎn)，從 2 個(gè)智能體時(shí)的平均 32.5% 提升至 5 個(gè)智能體時(shí)的 53.5%。不同角色智能體在對(duì)話過(guò)程中相互補(bǔ)充信息，隨著智能體隊(duì)伍的壯大，能挖掘出更多任務(wù)關(guān)鍵細(xì)節(jié)，為問(wèn)題解決提供更全面的視角；通用角色配置則陷入困境，智能體數(shù)量從 2 個(gè)增至 5 個(gè)，平均準(zhǔn)確率從 34.5% 下滑至 31.5%，降幅達(dá) 8.7%。由于智能體角色雷同，新增成員只能重復(fù)既有觀點(diǎn)，不僅無(wú)法增強(qiáng)協(xié)作效果，反而增加了信息整合的復(fù)雜度，降低了協(xié)作效率。在對(duì)話輪次的影響下，指定角色配置呈現(xiàn)出先升后降的態(tài)勢(shì)，5 個(gè)智能體時(shí)，準(zhǔn)確率從 2 輪對(duì)話的 52% 上升至 3 輪對(duì)話的 58%，后又在 5 輪對(duì)話時(shí)回落至 49%。適度對(duì)話輪次為智能體提供了足夠溝通交流的空間，使其能充分整合多角度的專業(yè)見(jiàn)解，但對(duì)話輪次一旦過(guò)多，復(fù)雜的信息交互反而讓智能體難以抉擇；通用角色配置對(duì)對(duì)話輪次變化反應(yīng)平淡，準(zhǔn)確率僅從 2 輪對(duì)話的 34.5% 微降至 5 輪對(duì)話的 31.5%，智能體專業(yè)背景單一，對(duì)話輪次增加僅能帶來(lái)有限信息增量，無(wú)法為問(wèn)題解決注入新的活力。

案例研究

任務(wù)樹(shù)分解示例

以開(kāi)發(fā)互動(dòng)數(shù)據(jù)可視化工具為例，AGENTGROUPCHAT-V2 將任務(wù)拆解為四大階段。先是模塊接口設(shè)計(jì)，確定工具的總體架構(gòu)和各模塊交互方式；然后是數(shù)據(jù)處理功能開(kāi)發(fā)，定義數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換流程；接著是可視化功能打造，選定適合數(shù)據(jù)展示的圖表類型和交互效果；最后是測(cè)試驗(yàn)證，確保工具各功能正常運(yùn)轉(zhuǎn)。各階段任務(wù)相互獨(dú)立又緊密銜接，模塊接口設(shè)計(jì)完成后，數(shù)據(jù)處理和可視化功能開(kāi)發(fā)可并行推進(jìn)，最后統(tǒng)一匯總至測(cè)試驗(yàn)證環(huán)節(jié)。在任務(wù)樹(shù)的清晰指引下，各智能體團(tuán)隊(duì)在組管理器的調(diào)配下，有條不紊地開(kāi)展工作，極大地提升了開(kāi)發(fā)效率。

任務(wù)分解示例如下圖所示：

互動(dòng)數(shù)據(jù)可視化工具開(kāi)發(fā)任務(wù)分解

小組聊天協(xié)作示例

文件解析任務(wù)的小組聊天協(xié)作過(guò)程精彩紛呈。第一輪對(duì)話，需求分析師智能體全面剖析任務(wù)需求，明確文件格式驗(yàn)證、編碼檢測(cè)、數(shù)據(jù)解析和大文件處理等關(guān)鍵要點(diǎn)，并提出初步方案；代碼實(shí)現(xiàn)智能體迅速響應(yīng)，給出基礎(chǔ)代碼框架，實(shí)現(xiàn)了對(duì) CSV 和 Excel 文件的基本解析功能；代碼審查智能體嚴(yán)謹(jǐn)審視后，指出文件大小限制缺失、編碼檢測(cè)過(guò)度依賴 pandas 默認(rèn)設(shè)置、異常處理簡(jiǎn)單、缺少數(shù)據(jù)類型推斷等問(wèn)題，并提出改進(jìn)建議。第二輪對(duì)話，需求分析師智能體根據(jù)審查反饋，細(xì)化需求，明確文件大小 100MB 限制、支持多種常見(jiàn)編碼自動(dòng)檢測(cè)、分類處理錯(cuò)誤、智能識(shí)別數(shù)據(jù)類型以及采用分塊處理大文件等具體要求；代碼實(shí)現(xiàn)智能體依據(jù)新需求，重構(gòu)代碼，引入 charset 模塊增強(qiáng)編碼檢測(cè)，采用分塊讀取機(jī)制優(yōu)化大文件處理，同時(shí)強(qiáng)化數(shù)據(jù)類型推斷功能；代碼審查智能體最終評(píng)估新代碼，認(rèn)可改進(jìn)成果，代碼質(zhì)量在多輪對(duì)話協(xié)作中逐步攀升。

拓展實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景

在區(qū)塊鏈技術(shù)分析文章寫作任務(wù)中，任務(wù)被拆解為技術(shù)調(diào)研、案例收集、市場(chǎng)分析、撰寫技術(shù)分析章節(jié)、撰寫市場(chǎng)分析章節(jié)和整體優(yōu)化等六個(gè)階段。技術(shù)調(diào)研階段，研究規(guī)劃智能體快速鎖定關(guān)鍵文獻(xiàn)和最新研究成果，為后續(xù)分析奠定理論基礎(chǔ)；案例收集階段，研究執(zhí)行智能體深入?yún)^(qū)塊鏈項(xiàng)目實(shí)踐，挖掘具有代表性的成功和失敗案例；市場(chǎng)分析階段，研究執(zhí)行智能體運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具，解讀區(qū)塊鏈行業(yè)市場(chǎng)趨勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)格局；撰寫章節(jié)階段，寫作規(guī)劃智能體構(gòu)建章節(jié)框架，寫作執(zhí)行智能體填充內(nèi)容細(xì)節(jié)，內(nèi)容審查智能體確保文章邏輯連貫、觀點(diǎn)準(zhǔn)確；整體優(yōu)化階段，集成規(guī)劃智能體協(xié)調(diào)各章節(jié)內(nèi)容，整合執(zhí)行智能體打磨語(yǔ)言表達(dá)，質(zhì)量保障智能體全方位審核文章質(zhì)量。通過(guò)智能體的緊密協(xié)作，最終產(chǎn)出專業(yè)、深入且具前瞻性的區(qū)塊鏈技術(shù)分析文章，為行業(yè)從業(yè)者和研究者提供重要參考。

任務(wù)分解示例如下圖所示：

區(qū)塊鏈技術(shù)分析文章寫作任務(wù)分解

在智能教育輔導(dǎo)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)任務(wù)中，需求分析階段，智能體們通過(guò)與教育專家和學(xué)生群體的交流，精準(zhǔn)定位系統(tǒng)功能需求；課程設(shè)計(jì)階段，課程規(guī)劃智能體依據(jù)教學(xué)大綱設(shè)計(jì)課程體系，教學(xué)設(shè)計(jì)智能體細(xì)化教學(xué)活動(dòng)和教學(xué)方法，資源整理智能體收集各類教學(xué)素材；系統(tǒng)測(cè)試階段，測(cè)試規(guī)劃智能體制定全面的測(cè)試方案，測(cè)試執(zhí)行智能體模擬不同教學(xué)場(chǎng)景開(kāi)展測(cè)試，質(zhì)量保障智能體及時(shí)反饋并跟進(jìn)問(wèn)題解決。經(jīng)過(guò)智能體的協(xié)同奮戰(zhàn)，開(kāi)發(fā)出的智能教育輔導(dǎo)系統(tǒng)能精準(zhǔn)滿足學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)需求，有效提升教學(xué)效果。

總結(jié)

本文介紹了一個(gè)基于大型語(yǔ)言模型（LLM）的多智能體系統(tǒng)框架AgentGroupChat-v2，目標(biāo)是為了解決復(fù)雜推理和任務(wù)分解問(wèn)題。該框架通過(guò)創(chuàng)新的分治策略，顯著提升了多智能體系統(tǒng)的性能和效率。如下：

• 系統(tǒng)架構(gòu)創(chuàng)新：提出了一種全并行架構(gòu)，通過(guò)三個(gè)協(xié)調(diào)管理模塊（查詢管理器、任務(wù)管理器和組管理器）支持分布式并發(fā)處理，顯著提高了系統(tǒng)吞吐量和資源利用率。
• 任務(wù)級(jí)分治：通過(guò)動(dòng)態(tài)任務(wù)樹(shù)分解，將復(fù)雜查詢分解為可管理的子任務(wù)，優(yōu)化依賴管理和并行執(zhí)行。
• 執(zhí)行級(jí)分治：通過(guò)專門的智能體角色分配，不同LLM承擔(dān)不同角色，專注于問(wèn)題解決的具體方面，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)協(xié)作。

綜上，AGENTGROUPCHAT-V2框架憑借其分治并行架構(gòu)和自適應(yīng)協(xié)作引擎等核心創(chuàng)新，提供了一種高效、通用的LLM多智能體系統(tǒng)解決方案，在復(fù)雜推理場(chǎng)景中具有顯著優(yōu)勢(shì)。它不僅成功攻克了傳統(tǒng)系統(tǒng)在架構(gòu)設(shè)計(jì)、跨領(lǐng)域適應(yīng)性和性能保障等方面的難題，還在數(shù)學(xué)推理、代碼生成等復(fù)雜任務(wù)場(chǎng)景中取得了卓越的性能表現(xiàn)。尤其在高難度任務(wù)中，AGENTGROUPCHAT-V2充分展現(xiàn)了匯聚集體智能攻克難關(guān)的能力，讓我們看到了多智能體協(xié)作的巨大優(yōu)勢(shì)。當(dāng)然，盡管在常識(shí)推理等特定任務(wù)中仍有提升空間，但其整體表現(xiàn)無(wú)疑為未來(lái)的研究和發(fā)展提供了一種創(chuàng)新思路。