核心思想
- 单体 Agent 在处理复杂、多领域任务时能力有限。
- 多 Agent 协作模式通过将任务分解为子问题，并分配给具备专门工具或知识的 Agent 来解决。
- 协作的关键在于 通信机制：需要标准化协议和共享本体，确保数据交换、任务委托和结果协调。
协作模式类型
- 顺序交接：一个 Agent 完成任务后交给下一个（类似流水线）。
- 并行处理：多个 Agent 同时处理不同部分，最后合并结果。
- 辩论与共识：不同观点的 Agent 讨论并达成更优决策。
- 层次结构：管理者 Agent 动态分配任务给下属 Agent。
- 专家团队：研究员、作家、编辑等专门角色协作。
- 批评者-审查者：一组 Agent 生成内容，另一组负责审查和反馈，提升质量与安全性。
系统设计要素
- 角色与职责：每个 Agent 有明确目标。
- 通信渠道：定义数据交换方式。
- 任务流/交互协议：规定协作步骤。
- 框架支持：如 CrewAI、Google ADK 提供结构化方法。
应用场景
- 研究与分析：信息检索、总结、趋势识别、报告撰写。
- 软件开发：需求分析、代码生成、测试、文档编写。
- 创意内容生成：市场调研、文案、设计、社交媒体排期。
- 金融分析：数据获取、新闻情绪分析、技术分析、投资建议。
- 客户支持：前线 Agent 处理常见问题，复杂问题升级给专家。
- 供应链优化：供应商、制造商、分销商协作优化库存与物流。
- 网络分析与修复：多 Agent 协作定位并修复问题。
通信与关系模型
- 单 Agent：独立运行，适合简单任务。
- 网络模型：点对点通信，去中心化，弹性强但难以管理。
- 监督者模型：一个中心 Agent 管理下属，清晰但可能成为瓶颈。
- 监督者作为工具：提供资源和指导，而非直接控制。
- 层次化模型：多级监督者，适合复杂任务分解。
- 自定义模型：根据特定需求灵活设计，常用于动态环境。
概览与要点
- 是什么：解决单体 Agent 无法处理的复杂问题。
- 为什么：通过任务分解 + 专业化 Agent 协作，提升效率与质量。
- 经验法则：当任务复杂、可分解、需要多领域知识或并行处理时使用。
- 关键要点：
- 多 Agent 协作 = 专业角色 + 分布式任务 + 通信机制。
- 协作形式多样：顺序、并行、辩论、层次化。
- 适合复杂研究、软件开发、创意生成等场景。
结论
- 多 Agent 协作模式能显著增强 模块化、可扩展性和稳健性。
- 协作产生的 集体智能 超越单个 Agent 的能力。
- 本章为后续探讨 Agent 与外部环境交互 奠定基础。
