多智能体系统

多Agent系统的核心优势

• 专业化分工：每个Agent专注特定领域，提高专业性
• 并行处理：独立子任务可并行执行，提高效率
• 容错能力：部分Agent失败可由其他Agent补救
• 可扩展性：可以动态添加或移除Agent
• 模块化设计：便于维护和升级

层级模式架构

         ┌─────────────┐
         │   主Agent    │  (任务分配、结果整合)
         │  (Orchestrator) │
         └──────┬──────┘
                │
    ┌───────────┼───────────┐
    ↓           ↓           ↓
┌───────┐  ┌───────┐  ┌───────┐
│Agent A│  │Agent B│  │Agent C│  (专业执行者)
│(研究) │  │(写作) │  │(审核) │
└───────┘  └───────┘  └───────┘

对等模式架构

        Agent A ←→ Agent B
            ↕         ↕
        Agent C ←→ Agent D

特点：
- 所有Agent平等
- 通过消息传递协作
- 自主决策参与哪些任务

顺序模式示例

内容创作流水线：

用户需求 → 研究Agent → 写作Agent → 编辑Agent → 发布Agent → 最终内容
              ↓           ↓           ↓           ↓
           搜索资料    生成初稿    修改润色    格式化输出

AutoGen核心概念

# AutoGen基本使用
import autogen

# 创建Agent
assistant = autogen.AssistantAgent(
    name="assistant",
    llm_config={"model": "gpt-4"}
)

user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    human_input_mode="TERMINATE",
    code_execution_config={"work_dir": "coding"}
)

# 发起对话
user_proxy.initiate_chat(
    assistant,
    message="帮我写一个数据分析脚本"
)

CrewAI示例

from crewai import Agent, Task, Crew

# 定义Agent
researcher = Agent(
    role='研究员',
    goal='收集和分析信息',
    backstory='专业的市场研究专家',
    llm='gpt-4'
)

writer = Agent(
    role='写作专家',
    goal='撰写高质量内容',
    backstory='资深内容创作者',
    llm='gpt-4'
)

# 定义任务
research_task = Task(
    description='研究AI市场趋势',
    agent=researcher
)

write_task = Task(
    description='撰写市场分析报告',
    agent=writer
)

# 组建团队
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, write_task]
)

# 执行
result = crew.kickoff()

消息格式设计

# 标准消息格式
{
  "from": "agent_researcher",
  "to": "agent_writer",
  "type": "task_result",
  "content": {
    "task_id": "task_001",
    "status": "completed",
    "data": {
      "summary": "市场分析摘要...",
      "key_points": ["要点1", "要点2"],
      "sources": ["来源1", "来源2"]
    }
  },
  "timestamp": "2024-04-04T10:30:00Z"
}

完整的软件开发多Agent系统

# 使用AutoGen构建开发团队
import autogen

# 配置
config_list = [{"model": "gpt-4", "api_key": "your-key"}]

# 产品经理Agent
pm_agent = autogen.AssistantAgent(
    name="Product_Manager",
    system_message="""你是产品经理，负责需求分析和功能规划。
    你需要理解用户需求，输出详细的功能规格文档。""",
    llm_config={"config_list": config_list}
)

# 开发者Agent
dev_agent = autogen.AssistantAgent(
    name="Developer",
    system_message="""你是高级开发者，负责代码实现。
    根据功能规格编写高质量代码。""",
    llm_config={"config_list": config_list}
)

# 测试Agent
qa_agent = autogen.AssistantAgent(
    name="QA_Engineer",
    system_message="""你是测试工程师，负责代码测试。
    编写测试用例，验证代码质量。""",
    llm_config={"config_list": config_list}
)

# 用户代理
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
    name="User",
    human_input_mode="ALWAYS",
    code_execution_config={"work_dir": "output"}
)

# 创建群聊
groupchat = autogen.GroupChat(
    agents=[user_proxy, pm_agent, dev_agent, qa_agent],
    messages=[],
    max_round=20
)

manager = autogen.GroupChatManager(
    groupchat=groupchat,
    llm_config={"config_list": config_list}
)

# 启动项目
user_proxy.initiate_chat(
    manager,
    message="我需要开发一个待办事项应用"
)