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在人工智能的快速發展中，多智能體系統（MAS）正逐漸成為解決復雜任務的關鍵技術。本文將深入探討Multi-Agent System的概念、應用場景以及實現框架，揭示如何通過多個智能體的協作與協調來提升系統的整體性能和魯棒性。

在《AI大模型實戰篇 – Agent設計模式系列》中，風叔詳細介紹了AI Agent的概念和八種非常有效的設計模式。

但是，之前介紹的Agent都是單Agent系統，只能執行相對比較簡單的任務，當面對復雜任務時，單Agent系統的穩定性會存在問題。這點和人類似，當一個人的大腦裝載了太多信息之后，反而會影響其工作質量。正所謂“術業有專攻”，一個人的力量，永遠抵不過一個專業的團隊。

這就是Multi-agent system，即多智能體系統設計的初衷。

一、Multi-Agent的概念和應用場景

Multi-Agent系統，簡稱MAS，是由多個智能體組成的集合。這些Agent可以是不同的軟件程序、機器人、傳感器等，它們各自具備一定的智能和自主性，并處理各自擅長的領域和事情。MAS的核心思想是通過多個Agent的協作與協調，共同完成一個復雜任務，從而實現單個Agent無法完成的復雜目標。

相比單Agent系統，Multi-Agent系統具備以下優勢：

• 分布式處理：MAS支持分布式應用，可以將大型復雜系統分解為多個小型、易于管理的子系統。這使得MAS具有良好的模塊性、易于擴展性和設計靈活性，降低了系統的總成本和維護難度。
• 協同工作：MAS中的Agent可以相互通信、協商和協作，共同完成一個任務。通過這種協同工作方式，MAS能夠處理單個Agent無法解決的問題，從而提高系統的整體性能和魯棒性。
• 自適應性：MAS中的Agent可以根據環境變化自主調整行為和策略，這種自適應性使得MAS具有優秀的穩定性和靈活性，能夠應對各種復雜場景。

Multi-Agent System 主要的應用場景包括：

• 軟件編寫：在軟件項目中，由多個Agents分別扮演項目經理、產品經理、UI設計師、開發人員、測試人員等等，從而將一個復雜的軟件項目拆解成多個子任務，更高效地完成軟件的編寫。
• 智能營銷：在消費者營銷場景中，可以構建多個Agents，比如營銷計劃Agent、內容生產Agent、人群管理Agent、營銷觸達Agent和效果分析Agent。
• 智慧供應鏈：在供應鏈場景中，通過Multi-Agent提升上下游協同效率，包括銷售計劃Agent、采購計劃Agent、倉儲計劃Agent、采購訂單Agent等等，從銷量預測、安全庫存、供應鏈響應等環節，構筑供應鏈的多道防線。
• 智能客服：在智能客服領域，針對不同的產品和服務領域，構建不同的專屬Agent，比如處理產品售后投訴的Agent、解答用戶產品疑問的Agent、處理營銷活動咨詢的Agent、追蹤物流進度的Agent等。同時在最上層構建一個Top Agent，用Top Agent統一對客，再根據消費者的問題自動路由到最匹配的專屬Agent。
• 智能電網：在智能電網領域，MAS可以實現多個傳感器、控制器和執行器之間的協同工作，實現對電網的實時監控、預測和優化調度，提高電網的穩定性和可靠性。

類似的場景還能列出很多，風叔就不一一贅述了，大家也可以結合自己的行業經驗，仔細思考是否有適合MAS的場景。接下來，風叔詳細介紹一下三種比較熱門的多智能體系統的實現框架。

二、MetaGPT – SOP驅動Agent的代表

SOP驅動Agent是一種非常易于理解的多智能體設計模式，SOP即代表了在現實世界中標準的業務流程和分工，流程中的各個環節都有相應的角色進行處理。MetaGPT就是將這一理念搬到了AI Agent領域，由AI Agent來扮演業務流中的各個角色。

比如在軟件開發過程中，設計到的角色包括產品經理、架構師、項目經理、工程師和質量保證工程師等，每個角色都有其獨特的職責和專業知識。這些Agent遵循SOP來分解任務，確保每個步驟都能高效且準確地完成，產品經理負責分析需求并創建產品需求文檔，架構師負責將需求轉化為系統設計，項目經理負責任務分配，工程師負責編寫代碼，而質量保證工程師則負責測試和確保代碼質量。

MetaGPT具體的工作原理包括以下六個環節：

1. 角色定義與分工：MetaGPT首先定義了一系列Agent角色，每個角色都有特定的職責和任務。這些角色模擬了真實世界中的工作流程，使得每個Agent都能專注于其擅長的領域。
2. 標準化操作程序（SOPs）：MetaGPT將SOPs編碼成提示序列，用于指導Agent如何執行任務。SOP確保了任務執行的一致性和質量，類似于人類團隊中的工作指南。
3. 結構化通信：為了提高通信效率，MetaGPT采用了結構化的通信方式。Agent通過共享消息池發布和訂閱信息，這樣每個Agent都能獲取到完成任務所需的必要信息。
4. 可執行反饋機制：在代碼生成過程中，MetaGPT引入了可執行反饋機制。這意味著Agent在編寫代碼后，會執行代碼并檢查其正確性。如果發現錯誤，Agent會根據反饋進行調試，然后再次執行，直到代碼滿足要求。這個過程類似于人類開發者在開發過程中的迭代過程。
5. 任務分解與協作：MetaGPT將復雜任務分解為多個子任務，每個子任務由一個或多個Agent負責，這種分解策略使得復雜項目可以被有效地管理和執行。同時，Agent之間的協作是通過角色間的信息交換和任務依賴來實現的，確保了整個項目按計劃推進。
6. 持續學習與優化：MetaGPT支持Agent從過去的經驗中學習，通過自我修正和迭代來優化其行為，這種自我改進機制可以讓系統隨著時間推移越來越智能。

三、AutoGen – LLM驅動Agent的代表

Autogen 是一個由 Microsoft 推出的框架，支持創建和管理多個自主Agent，協同完成復雜的任務。這個框架的靈活性極高，我們可以根據自己的需求定義不同的Agent和對應的角色，特別是在編程、規劃和創意寫作等領域。

Autogen框架分為非常簡單的三步，開發人員要做的就是明確任務，創建Agent，把這些Agent融合到一起。

第一步，創建Agent：

• 支持創建和管理不同類型的 Agent，包括特定任務的專家、通用助手、策略制定者等。
• 能夠為每個 Agent 指定不同的角色、任務和權限，以確保分工明確。
• 提供 Agent 定制選項，以滿足不同任務的特定需求。

第二步，提供對話環境：

• 提供一個虛擬的對話空間，讓 Agent 之間可以相互溝通和協作。
• 支持多方對話和協作，包括文本、音頻或視頻形式。
• 自動記錄對話內容和決策過程，以便回顧和審查。

第三步，對話內容管理：

• 引導 Agent 的討論方向，以確保討論圍繞目標進行。
• 提供實時監控工具，幫助發現潛在問題，并及時給予糾正和調整。
• 設置規則和約束條件，以保持對話和協作的質量和效率。
• 提供對對話內容的搜索和過濾功能，以便快速查找相關信息。

AutoGen設計了一個通用ConversableAgent類，它們能夠通過交換消息來相互對話以共同完成任務。Agent可以與其他Agent進行通信并執行操作，不同的Agent在收到消息后執行的操作可能有所不同。

AutoGen中包含兩種Agent和一種Manager，通過相互協作，一起處理問題。AssistantAgent的主要作用是作為中樞大腦提供理解、分析；UserProxyAgent主要處理由中樞大腦給出的決策。GroupChatManager是能夠讓多個Agent進行分組的管理者，類似于把團隊拆分為多個Team進行管理。

四、XAgent – Agent 并行計算, LLM 匯總

XAgent 是一個開源、基于大型語言模型（LLM）的通用自主Agent，可以自動解決各種復雜任務。該框架采用雙環機制，外循環用于高層任務管理，起到規劃（Planning）的作用，內循環用于底層任務執行，起到執行（Execution）的作用。

外循環

外循環作為高層規劃器和整個問題解決序列的主要協調者，充當整個問題解決序列的管理，它的職責可以分解如下。

• 初始計劃生成：PlanAgent首先生成一個初始計劃，為任務執行制定基本策略。該部分會將給定的復雜任務分解為更小、更易管理的子任務，其表現為一個任務隊列，可以直接地執行。
• 迭代式計劃優化：在初始規劃之后，PlanAgent通過從任務隊列中釋放出第一個任務，然后將該子任務傳遞給內循環，PlanAgent持續監視任務的進展和狀態。在每個子任務執行后，內循環會返回來自ToolAgent的反饋。根據反饋，PlanAgent觸發適當的處理機制，如優化計劃或繼續執行后續子任務。直到隊列中沒有剩余的子任務為止，外循環結束。

內循環

內循環負責執行外循環分配的各個子任務?；谕庋h給定的子任務，內循環會指定一個合適的ToolAgent，確保任務達到預期的結果。內循環的主要職責包括：

• Agent調度和工具獲?。?/strong>根據子任務的性質，派遣合適的ToolAgent，該Agent具備完成任務所需的能力。
• 工具執行：ToolAgent首先從外部系統中獲取工具以幫助完成任務。然后，Agent使用ReACT來解決子任務，尋找最佳的一系列工具調用來完成子任務。
• 反饋和反思：在一系列動作之后，ToolAgent可以發出一個名為“subtask_submit”的特定動作，以完成當前子任務的處理，并將反饋和反思傳遞給PlanAgent。這個反饋可以指示子任務是否成功完成，或者強調潛在的改進。