多Agent系统
本目录讨论多 Agent 系统(Multi-Agent System)的工程设计。这里的基本立场是:多 Agent 不是智能程度的保证,而是一种组织复杂度的架构手段。它适合解决上下文隔离、能力分工、并行执行、异构系统互操作等问题;如果只是把一个简单任务拆成多个聊天角色,通常会增加成本、延迟和故障面。
核对日期:2026-05-09。
目录
| 文件 | 关注问题 |
|---|---|
| Multi-Agent基础.md | 多 Agent 的定义、边界、基础机制与工程骨架 |
| 多Agent是否真的必要.md | 判断是否应该引入多 Agent,而不是默认拆分 |
| 角色分工.md | Planner、Executor、Critic、Reviewer、Router、Supervisor 等职责边界 |
| 协议与通信.md | Agent 间消息、状态、handoff、MCP、A2A 与通信协议选择 |
| Supervisor模式.md | 中央调度、子 Agent 工具化、路由、汇总和故障恢复 |
| Debate模式.md | 多实例辩论、交叉质询、裁决与适用边界 |
| Swarm模式.md | 去中心化或动态 handoff 的 Agent 网络 |
| Agent协同中的冲突.md | 目标冲突、状态冲突、工具冲突、权限冲突与解决策略 |
| 多Agent评测.md | 任务级、协同级、成本级、安全级评测 |
| 多Agent成本与复杂度陷阱.md | Token、延迟、可观测性、调试和组织复杂度 |
快速判断
| 问题 | 更可能适合单 Agent | 更可能适合多 Agent |
|---|---|---|
| 上下文 | 单一领域、工具少、提示短 | 多领域长上下文,互相污染明显 |
| 工具 | 5-10 个稳定工具 | 工具多且权限、调用条件差异大 |
| 执行 | 串行、低延迟要求 | 可并行的检索、分析、验证、生成 |
| 责任 | 一个团队维护 | 多团队维护,能力边界需要清晰接口 |
| 风险 | 低权限、可人工复核 | 高权限,需要分权、审批、审计 |
| 评测 | 单次结果即可判定 | 需要评测路由、交接、冲突和协同轨迹 |
建议阅读路径
- 先读 Multi-Agent基础.md 和 多Agent是否真的必要.md,建立是否拆分的判断。
- 再读 角色分工.md 与 协议与通信.md,设计接口和状态。
- 根据架构选择读 Supervisor模式.md、Debate模式.md 或 Swarm模式.md。
- 上线前必须读 Agent协同中的冲突.md、多Agent评测.md、多Agent成本与复杂度陷阱.md。
统一工程原则
- 先证明单 Agent 不足,再引入多 Agent。
- 每个 Agent 必须有明确输入、输出、权限、终止条件和失败处理。
- Agent 间传递结构化状态,避免只传自由文本聊天记录。
- 对 handoff、工具调用、裁决、人工审批建立 trace。
- 对成本和延迟设置预算,超预算时降级为单 Agent、规则路由或人工处理。
- 对外部内容、工具描述、Agent 输出都按不可信输入处理。
权威资料
- OpenAI Agents SDK - Agents: https://openai.github.io/openai-agents-python/agents/ (核对日期:2026-05-09)
- OpenAI Agents SDK - Tracing: https://openai.github.io/openai-agents-python/tracing/ (核对日期:2026-05-09)
- LangChain docs - Multi-agent: https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/multi-agent (核对日期:2026-05-09)
- Google ADK - Multi-Agent Systems: https://adk.dev/agents/multi-agents/ (核对日期:2026-05-09)
- Microsoft AutoGen - AgentChat Teams: https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/agentchat-user-guide/tutorial/teams.html (核对日期:2026-05-09)
- Model Context Protocol Specification: https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/basic (核对日期:2026-05-09)
- A2A Protocol Specification: https://a2a-protocol.org/latest/specification/ (核对日期:2026-05-09)
- OWASP Top 10 for LLM Applications: https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/ (核对日期:2026-05-09)
- NIST AI Risk Management Framework: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (核对日期:2026-05-09)