多智能体编排 (Multi-Agent Orchestration)

一个诸葛亮顶不过三个臭皮匠？在 AI Agent 的世界里，多个专精的小模型（Specialized Agents）往往能胜过一个通用的大模型（General Agent）。

#1. 为什么需要多智能体？

当你让 GPT-4 “写一个贪吃蛇游戏”时，它需要同时扮演：

• 产品经理（设计规则）
• 程序员（写代码）
• 测试员（找 Bug）

这会造成注意力分散。Multi-Agent 架构将这些职责拆分给不同的 Agent，每个 Agent 只专注一件事，且可以使用不同的 Prompt、工具甚至不同的模型（如写代码用 Claude，写文案用 GPT）。

#2. 主流编排模式

#A. 顺序流水线 (Sequential)

类似工厂流水线。 User -> [Agent A] -> [Agent B] -> [Agent C] -> Output

graph LR
    User --> A[Agent A<br>选题]
    A --> B[Agent B<br>撰稿]
    B --> C[Agent C<br>润色]
    C --> Output[成稿]

• 适用场景：确定的工作流。如：写文章（选题 -> 大纲 -> 撰稿 -> 润色）。
• 代表框架：CrewAI。

#B. 层级式 (Hierarchical)

类似公司架构。 User -> [Manager Agent] -> [Worker A] / [Worker B]

graph TD
    User --> Manager[经理 Agent]
    Manager -->|指派任务| A[员工 A<br>调研]
    Manager -->|指派任务| B[员工 B<br>写作]
    A -->|汇报结果| Manager
    B -->|汇报结果| Manager

• 适用场景：复杂任务。Manager 负责拆解任务并分派给 Worker，Worker 做完汇报给 Manager。
• 优点：Manager 可以根据情况动态调度资源。

#C. 网状/对话式 (Conversational)

类似圆桌会议。 Agent 之间可以自由对话，直到达成共识。

graph TD
    User --> A[Agent A]
    A <--> B[Agent B]
    B <--> C[Agent C]
    C <--> A

• 适用场景：创意风暴、多方博弈、模拟社会。
• 代表框架：Microsoft AutoGen。

#3. 框架对比：CrewAI vs AutoGen

#CrewAI

特点：极简，基于 LangChain，强调角色扮演 (Role-Playing)。 代码风格：

python复制
researcher = Agent(
  role='Researcher',
  goal='Discover new AI trends',
  tools=[search_tool]
)
writer = Agent(
  role='Writer',
  goal='Write a blog post',
)
crew = Crew(agents=[researcher, writer], process=Process.sequential)
result = crew.kickoff()

#Microsoft AutoGen

特点：强大，支持代码执行和多方对话。 代码风格：

python复制
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", code_execution_config={"work_dir": "coding"})
coder = AssistantAgent("coder", llm_config=llm_config)

# 发起对话
user_proxy.initiate_chat(coder, message="Plot a chart of NVDA stock price.")

AutoGen 允许 Agent 之间通过 Send / Receive 消息来协作，甚至可以让人类在中间插嘴。

#4. 实战建议

1. 不要过度设计：能用一个 Agent 解决的，不要用两个。Agent 越多，延迟越高，不可控性越强。
2. 定义清晰的接口：Agent A 输出什么，Agent B 输入什么，必须有明确的 Schema 约束（Structured Output）。
3. Manager 很重要：在多 Agent 系统中，必须有一个“脑子清楚”的 Leader Agent 负责质检和统筹，否则容易跑偏。

#小结

Multi-Agent 是 AI 发展的必然趋势。它让我们能够用“组织架构”的思维来解决软件工程问题。

• CrewAI 适合新手和确定性任务。
• AutoGen 适合极客和探索性任务。
• LangGraph 提供了最底层的控制力，适合构建自定义的多 Agent 架构。