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多智能体篇：智能体的“语言”——ACL协议与消息队列实现

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引言：多智能体通信的核心

在单智能体开发阶段，我们的智能体主要与用户进行交互，处理任务逻辑并利用记忆和工具调用实现个性化响应。然而，一旦系统扩展为 多智能体系统（MAS，Multi-Agent System），通信成为系统能否高效运行的关键因素。

• 问题：如果每个智能体独立运行，没有统一通信机制，它们无法协作、共享信息或协调任务。

• 解决方案：

  1. ACL（Agent Communication Language）：定义智能体之间通信的规范，明确消息结构和意图
  2. 消息队列（Message Queue）：作为智能体通信的骨架，提供异步、可靠、解耦的消息传输

本文将带你从 ACL理论入手，逐步到 Python实现ACL封装类，再到 消息队列构建智能体总线，最终完成一个 能发送和接收带意图消息的智能体原型。

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第一章：ACL协议原理

1.1 什么是ACL？

ACL（Agent Communication Language，智能体通信语言）是多智能体系统中定义消息格式、语义与交互规则的协议。它确保智能体之间能够明确表达意图、理解消息内容并做出响应。

ACL核心概念：

1. Performative（行为）

   • 描述消息类型或意图，例如：inform（告知）、request（请求）、query（查询）、confirm（确认）、refuse（拒绝）

2. Sender & Receiver（发送者与接收者）

   • 消息的发送者与接收者标识

3. Content（内容）

   • 消息的具体载荷，可以是自然语言文本或结构化数据

4. Ontology（本体）

   • 定义消息内容的语义结构，使智能体能够一致理解内容

5. Conversation ID（会话ID）

   • 用于标识一轮对话或任务交互，支持多轮消息跟踪

示例ACL消息（JSON格式）：

{"performative": "inform","sender": "agent_1","receiver": "agent_2","content": {"task": "document_analysis","status": "completed","result": "核心摘要信息"},"ontology": "DocumentProcessingOntology","conversation_id": "conv_12345"
}

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1.2 ACL的作用

1. 明确意图：避免智能体误解消息内容
2. 支持多轮对话：通过Conversation ID管理任务生命周期
3. 跨智能体一致性：Ontology保证语义统一
4. 任务追踪与监控：系统可以根据ACL消息日志追踪任务执行状态

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1.3 ACL与多智能体交互模式

常见多智能体交互模式：

1. 点对点通信（Peer-to-Peer）

   • 两个智能体直接交换ACL消息

2. 发布-订阅模式（Publish-Subscribe）

   • 通过消息总线广播消息，多个智能体可订阅特定主题

3. 请求-响应模式（Request-Reply）

   • 请求智能体发送任务，响应智能体返回结果

这些模式在消息队列中都有相应的实现方式。

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第二章：消息队列概览

2.1 消息队列的作用

消息队列（MQ，Message Queue）是多智能体系统的通信骨架。它可以：

1. 异步通信：发送者无需等待接收者响应
2. 解耦系统：智能体之间不直接依赖
3. 支持并发：多智能体可以同时发送、接收消息
4. 可靠传输：消息可以持久化，确保在系统故障时不丢失

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2.2 常用消息队列技术

技术	特点	使用场景
Redis	内存型，支持发布/订阅（Pub/Sub）	高速短消息、状态同步
RabbitMQ	AMQP协议，持久化消息、复杂路由	任务分发、可靠通信
Kafka	高吞吐量、日志存储	海量事件流处理、多智能体日志

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2.3 消息队列与ACL结合

在多智能体系统中：

• ACL定义消息内容和结构
• 消息队列负责传输和分发

二者结合，形成 可扩展的多智能体通信总线。

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第三章：ACL消息封装类实现

为了简化ACL消息创建和解析，我们可以封装一个 Python 类。

import json
import uuid
from datetime import datetimeclass ACLMessage:def __init__(self, performative, sender, receiver, content, ontology="DefaultOntology", conversation_id=None):self.performative = performativeself.sender = senderself.receiver = receiverself.content = contentself.ontology = ontologyself.conversation_id = conversation_id or str(uuid.uuid4())self.timestamp = datetime.now().isoformat()def to_json(self):return json.dumps({"performative": self.performative,"sender": self.sender,"receiver": self.receiver,"content": self.content,"ontology": self.ontology,"conversation_id": self.conversation_id,"timestamp": self.timestamp})@staticmethoddef from_json(json_str):data = json.loads(json_str)return ACLMessage(data["performative"],data["sender"],data["receiver"],data["content"],data.get("ontology", "DefaultOntology"),data.get("conversation_id"))# 测试
msg = ACLMessage("inform", "agent_1", "agent_2", {"task": "analyze_document"})
print(msg.to_json())

• 优势：

  • 标准化消息结构
  • 自动生成会话ID和时间戳
  • 支持序列化与反序列化

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第四章：消息队列集成

4.1 Redis Pub/Sub 实现智能体通信

安装依赖

pip install redis

发布消息（Producer）

import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
channel = "agent_channel"msg = ACLMessage("inform", "agent_1", "agent_2", {"task": "document_analysis"})
r.publish(channel, msg.to_json())

订阅消息（Consumer）

import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
pubsub = r.pubsub()
pubsub.subscribe("agent_channel")for message in pubsub.listen():if message['type'] == 'message':acl_msg = ACLMessage.from_json(message['data'])print(f"接收到消息: {acl_msg.content} 来自: {acl_msg.sender}")

• 特点：

  • 简单快速，适合小型多智能体系统
  • 支持异步通信
  • 不适合复杂路由和消息持久化

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4.2 RabbitMQ 实现可靠消息通信

安装依赖

pip install pika

发送消息

import pikaconnection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='agent_queue')msg = ACLMessage("request", "agent_1", "agent_2", {"task": "generate_summary"})
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='agent_queue', body=msg.to_json())
connection.close()

接收消息

import pikadef callback(ch, method, properties, body):acl_msg = ACLMessage.from_json(body)print(f"接收到消息: {acl_msg.content} 来自: {acl_msg.sender}")connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='agent_queue')
channel.basic_consume(queue='agent_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
channel.start_consuming()

• 优势：

  • 消息持久化
  • 支持复杂路由
  • 更适合企业级多智能体系统

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第五章：多智能体通信原型设计

5.1 系统架构

1. 智能体A：任务发起者
2. 智能体B：任务执行者
3. 消息总线：Redis或RabbitMQ
4. ACL消息：标准化任务和结果

5.2 流程示例

1. A生成ACL消息（performative=“request”）
2. 发送到消息总线
3. B订阅消息，解析内容，执行任务
4. B生成ACL消息（performative=“inform”）反馈结果
5. A接收结果并继续处理

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5.3 Python示例整合

# agent_a.py
msg = ACLMessage("request", "agent_a", "agent_b", {"task": "analyze_document"})
r.publish("agent_channel", msg.to_json())# agent_b.py
for message in pubsub.listen():if message['type'] == 'message':acl_msg = ACLMessage.from_json(message['data'])if acl_msg.performative == "request":result = {"summary": "文档核心摘要"}reply = ACLMessage("inform", "agent_b", acl_msg.sender, result, conversation_id=acl_msg.conversation_id)r.publish("agent_channel", reply.to_json())

• 特点：

  • 支持异步通信
  • 支持任务追踪（Conversation ID）
  • 易于扩展多个智能体

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