什么是 多智能体？
多智能体系统是一种 AI 架构，其中多个自主智能体协作、通信和协调以解决单个智能体难以完成的复杂任务，每个智能体具有专门的能力和角色。
快速了解
| 全称 | 多智能体系统 |
|---|---|
| 创建时间 | 概念源自 1980 年代 AI，基于 LLM 的版本从 2023 年开始 |
| 规范文档 | 官方规范 |
工作原理
多智能体系统代表了 AI 架构的演进，从单一的整体模型转向专业智能体的协作团队。每个智能体可以具有不同的能力、访问不同的工具、扮演不同的角色（研究员、程序员、审查员等）。AutoGen、CrewAI 和 LangGraph 等框架支持构建这些系统，智能体可以辩论、委派任务并在彼此的工作基础上构建。这种方法模拟了人类团队协作，可以更有效地处理复杂的多步骤问题。
主要特点
- 多个具有不同角色的专业智能体
- 智能体间通信和协调协议
- 任务分解和委派能力
- 通过协作实现涌现式问题解决
- 适用于复杂工作流的可扩展架构
- 支持人机协作交互
常见用途
- 具有编码和审查智能体的复杂软件开发
- 需要多角度的研究任务
- 具有专业智能体的业务流程自动化
- 具有头脑风暴和评审智能体的创意项目
- 具有提取和分析智能体的数据分析流水线
示例
Loading code...常见问题
多智能体系统和单个 AI 智能体有什么区别？
单个 AI 智能体独立运行来完成任务，而多智能体系统涉及多个专业化的智能体相互协作、通信和协调。多智能体系统中的每个智能体都有特定的角色和能力，通过分工和涌现的集体智能来解决复杂问题，这是单个智能体难以独自处理的。
构建多智能体系统最流行的框架有哪些？
最流行的框架包括 AutoGen（微软）、CrewAI、LangGraph 和 AgentVerse。AutoGen 提供了一个灵活的框架来构建可以协同工作的对话智能体。CrewAI 专注于基于角色的智能体协作，提供简单的 API。LangGraph 提供了基于图的方法来构建有状态的、多角色的 LLM 应用程序。
多智能体系统中的智能体如何相互通信？
智能体通过定义的协议和消息传递机制进行通信。这可以包括智能体之间的直接消息传递、共享内存空间、广播通道，或通过中央协调器进行编排通信。通信通常涉及结构化数据格式，并可能包含用于推理和协调的自然语言。
哪些类型的任务最适合多智能体系统？
多智能体系统擅长处理需要多种专业知识的复杂任务，例如软件开发（包含编码、测试和审查智能体）、研究项目（包含信息收集和综合智能体）、创意工作（包含头脑风暴和评审智能体）以及业务流程自动化（包含专业领域智能体）。它们特别适合需要多角度或需要并行处理的任务。
如何确保多智能体系统的可靠性并处理故障？
多智能体系统的可靠性通过多种策略实现：实现监督智能体来监控和协调其他智能体、使用重试机制和备用智能体、建立带有错误处理的清晰通信协议、为关键决策实现共识机制，以及设计具有优雅降级功能的系统，使单个智能体的故障不会导致整个系统崩溃。