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【大模型】多智能体架构详解：Context 数据流与工作流编排的艺术

news 2025/10/7 5:18:30

Context 数据流与工作流编排的艺术

1、引言
2、基石概念：工作流 vs. 智能体
3、多智能体编排的核心架构：预定义数据流
- 3.1 核心组件
- 3.2 Context 数据流的实现
- 3.3 决策与数据选择机制
- - 3.3.1 ReAct
  - 3.3.2 Planning 和任务分解
  - 3.3.3 Reflection 机制
4、总结

1、引言

**小屌丝：**鱼哥，能不能在给俺讲一讲数据流和工作流啊
**小鱼：**啥数据流、啥工作流？
**小屌丝：**额… 就是多智能体的数据流和工作流啊
**小鱼：**这… 假期你是真以为我哪也不去啊？
**小屌丝：**再讲一篇呗，待会在去玩
**小鱼：**去哪？玩啥？
**小屌丝：**嘿嘿…
在这里插入图片描述

小鱼： 你这… 16种人格？
**小屌丝：**没没没~ ~
小鱼： 好怕怕 ~ 我还是说吧
**小屌丝：**嘿嘿…

2、基石概念：工作流 vs. 智能体

在深入架构之前，必须厘清两个核心概念：

智能体：一个具有自主性的、能够感知、决策、行动的实体。它是系统的“工作者”，拥有自己的大脑、记忆和工具。例如：ResearchAgent， WriterAgent， ReviewAgent。
工作流：指的是 LLM 和工具通过预定义的代码路径进行编排的系统。在这种模式下，数据流动的路径是固定的、由开发者明确设计的，类似于上世纪流行的“专家系统”。例如:
- “第一步：分析用户邮件；
- 第二步：根据分析结果在日历中查找空闲时段；
- 第三步：起草会议邀请邮件”。
  这种模式确定性高，易于调试和控制，非常适合有明确业务流程的场景

这里用我们熟悉的工作环境来比喻：

智能体好比公司里的员工：设计师、程序员、产品经理。
工作流好比产品的开发流程：需求评审 -> UI设计 -> 前端开发 -> 后端开发 -> 测试 -> 上线。

没有工作流，智能体们会陷入混乱，各自为战；没有智能体，工作流只是一纸空文，无法执行。
多智能体编排的核心，就是将动态的智能体嵌入到结构化的（或动态的）工作流中。

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3、多智能体编排的核心架构：预定义数据流

对于逻辑明确、步骤清晰的任务，我们通常采用预定义数据流的架构。这种架构类似于传统的业务流程管理，但执行节点是自主的AI智能体。

3.1 核心组件

编排器：系统的大脑和中枢神经系统。它不执行具体任务，只负责：
- 解析工作流定义。
- 实例化并调度智能体。
- 管理智能体之间的数据流。
- 监控任务状态，处理错误和重试。
智能体池：一组注册在系统中的、可复用的智能体。每个智能体都有明确的职责描述、工具集和系统提示。
工作流定义：通常使用YAML、JSON或DSL来声明式地定义流程。

# 一个博客写作工作流的简化示例
workflow:name: "Blog Writing Pipeline"tasks:- id: researchagent: "ResearchAgent"inputs: { topic: "{{user_input}}" }outputs: [research_notes]- id: outlineagent: "OutlineAgent"inputs: { topic: "{{user_input}}", research: "{{research.output}}" }outputs: [blog_outline]- id: writeagent: "WriterAgent"inputs: { topic: "{{user_input}}", outline: "{{outline.output}}" }outputs: [blog_draft]- id: reviewagent: "ReviewAgent"inputs: { draft: "{{write.output}}" }outputs: [feedback]condition: "{{review.output.requires_revision}}" # 条件判断- id: reviseagent: "WriterAgent"inputs: { draft: "{{write.output}}", feedback: "{{review.output}}" }outputs: [final_blog]condition: "{{review.output.requires_revision}}"

共享上下文/数据总线：这是Context 数据流的载体。它是一个在任务之间传递数据的结构化存储。每个任务的输出都会被存储在这里，并可以被后续任务通过类似 {{task_id.output}} 的模板语法引用。

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3.2 Context 数据流的实现

在上述架构中，Context 的流动是清晰可溯的：

输入注入：编排器将初始用户输入（如 topic: “AI Agents”）注入共享上下文。
任务执行：
- 编排器启动 ResearchAgent，并将 topic 作为其输入上下文的一部分传递给它。
- ResearchAgent 执行自己的工作循环（可能包括搜索、阅读、总结），最终产出 research_notes。
输出存储：ResearchAgent 将 research_notes 返回给编排器，编排器将其存入共享上下文，并标记为 research.output。
数据传递与接力：
- 编排器启动下一个任务 OutlineAgent。它的输入上下文被构建为：{ topic: “AI Agents”, research: research_notes }。
- OutlineAgent 无需重复研究，它直接基于上游的产出进行工作，生成 blog_outline。
条件路由：在 review 任务后，工作流根据 ReviewAgent 的产出（如 {requires_revision: true, feedback: “…”}）中的字段决定是走向 revise 任务还是直接结束。

这种架构的优势在于：

清晰可控：数据流和任务顺序一目了然，易于调试和监控。
高内聚低耦合：每个智能体只需关心自己的输入和输出，无需知道其他智能体的存在。
可复用性：WriterAgent 可以在 write 和 revise 两个不同的任务中被复用。

3.3 决策与数据选择机制

3.3.1 ReAct

框架ReAct（Reasoning and Acting）是一个基础且强大的框架，它通过模拟人类的“Reasoning-Acting”模式，使LLM能够动态地决定数据需求。

在这里插入图片描述

其核心是一个循环：
- 思考（Thought）：LLM 首先进行内部推理。它分析当前任务和已有信息，判断是否缺少完成任务所需的知识，并制定下一步的行动计划。例如：“用户问我今天旧金山的天气，但我不知道。我需要调用天气查询工具。”
- 行动（Action）： LLM 决定调用一个具体的工具，并生成调用该工具所需的参数。例如：Action: search_weather(location=“San Francisco”)。
- 观察（Observation）：系统执行该行动（调用外部 API），并将返回的结果作为“观察”数据提供给LLM。例如：Observation: “旧金山今天晴，22摄氏度。”
- 再次思考： LLM 接收到新的观察数据，再次进入思考环节，判断任务是否完成，或是否需要进一步的行动。例如：“我已经获得了天气信息，现在可以回答用户的问题了。”

在这个循环中，数据流是根据 LLM 的“思考”结果动态生成的。

当LLM判断需要外部数据时，它会主动触发一个“行动”来获取数据，然后将获取到的“观察”数据整合进自己的上下文中，用于下一步的决策。