前言
在《AI大模型实战篇 - Agent设计模式系列》中，风叔详细介绍了AI Agent的概念和八种非常有效的设计模式。
但是，之前介绍的Agent都是单Agent系统，只能执行相对比较简单的任务，当面对复杂任务时，单Agent系统的稳定性会存在问题。这点和人类似，当一个人的大脑装载了太多信息之后，反而会影响其工作质量。正所谓“术业有专攻”，一个人的力量，永远抵不过一个专业的团队。
这就是Multi-agent system，即多智能体系统设计的初衷。
Multi-Agent的概念和应用场景
Multi-Agent系统，简称MAS，是由多个智能体组成的集合。这些Agent可以是不同的软件程序、机器人、传感器等，它们各自具备一定的智能和自主性，并处理各自擅长的领域和事情。MAS的核心思想是通过多个Agent的协作与协调，共同完成一个复杂任务，从而实现单个Agent无法完成的复杂目标。
相比单Agent系统，Multi-Agent系统具备以下优势：
分布式处理：MAS支持分布式应用，可以将大型复杂系统分解为多个小型、易于管理的子系统。这使得MAS具有良好的模块性、易于扩展性和设计灵活性，降低了系统的总成本和维护难度。 协同工作：MAS中的Agent可以相互通信、协商和协作，共同完成一个任务。通过这种协同工作方式，MAS能够处理单个Agent无法解决的问题，从而提高系统的整体性能和鲁棒性。 自适应性：MAS中的Agent可以根据环境变化自主调整行为和策略，这种自适应性使得MAS具有优秀的稳定性和灵活性，能够应对各种复杂场景。
Multi-Agent System 主要的应用场景包括：
软件编写：在软件项目中，由多个Agents分别扮演项目经理、产品经理、UI设计师、开发人员、测试人员等等，从而将一个复杂的软件项目拆解成多个子任务，更高效地完成软件的编写。
智能营销：在消费者营销场景中，可以构建多个Agents，比如营销计划Agent、内容生产Agent、人群管理Agent、营销触达Agent和效果分析Agent。
智慧供应链：在供应链场景中，通过Multi-Agent提升上下游协同效率，包括销售计划Agent、采购计划Agent、仓储计划Agent、采购订单Agent等等，从销量预测、安全库存、供应链响应等环节，构筑供应链的多道防线。
智能客服：在智能客服领域，针对不同的产品和服务领域，构建不同的专属Agent，比如处理产品售后投诉的Agent、解答用户产品疑问的Agent、处理营销活动咨询的Agent、追踪物流进度的Agent等。同时在最上层构建一个Top Agent，用Top Agent统一对客，再根据消费者的问题自动路由到最匹配的专属Agent。
智能电网：在智能电网领域，MAS可以实现多个传感器、控制器和执行器之间的协同工作，实现对电网的实时监控、预测和优化调度，提高电网的稳定性和可靠性。
类似的场景还能列出很多，风叔就不一一赘述了，大家也可以结合自己的行业经验，仔细思考是否有适合MAS的场景。接下来，风叔详细介绍一下三种比较热门的多智能体系统的实现框架。
MetaGPT - SOP驱动Agent的代表
SOP驱动Agent是一种非常易于理解的多智能体设计模式，SOP即代表了在现实世界中标准的业务流程和分工，流程中的各个环节都有相应的角色进行处理。MetaGPT就是将这一理念搬到了AI Agent领域，由AI Agent来扮演业务流中的各个角色。
比如在软件开发过程中，设计到的角色包括产品经理、架构师、项目经理、工程师和质量保证工程师等，每个角色都有其独特的职责和专业知识。这些Agent遵循SOP来分解任务，确保每个步骤都能高效且准确地完成，产品经理负责分析需求并创建产品需求文档，架构师负责将需求转化为系统设计，项目经理负责任务分配，工程师负责编写代码，而质量保证工程师则负责测试和确保代码质量。
MetaGPT具体的工作原理包括以下六个环节：
角色定义与分工：MetaGPT首先定义了一系列Agent角色，每个角色都有特定的职责和任务。这些角色模拟了真实世界中的工作流程，使得每个Agent都能专注于其擅长的领域。 标准化操作程序（SOPs）：MetaGPT将SOPs编码成提示序列，用于指导Agent如何执行任务。SOP确保了任务执行的一致性和质量，类似于人类团队中的工作指南。 结构化通信：为了提高通信效率，MetaGPT采用了结构化的通信方式。Agent通过共享消息池发布和订阅信息，这样每个Agent都能获取到完成任务所需的必要信息。 可执行反馈机制：在代码生成过程中，MetaGPT引入了可执行反馈机制。这意味着Agent在编写代码后，会执行代码并检查其正确性。如果发现错误，Agent会根据反馈进行调试，然后再次执行，直到代码满足要求。这个过程类似于人类开发者在开发过程中的迭代过程。 任务分解与协作：MetaGPT将复杂任务分解为多个子任务，每个子任务由一个或多个Agent负责，这种分解策略使得复杂项目可以被有效地管理和执行。同时，Agent之间的协作是通过角色间的信息交换和任务依赖来实现的，确保了整个项目按计划推进。 持续学习与优化：MetaGPT支持Agent从过去的经验中学习，通过自我修正和迭代来优化其行为，这种自我改进机制可以让系统随着时间推移越来越智能。
AutoGen - LLM驱动Agent的代表
Autogen 是一个由 Microsoft 推出的框架，支持创建和管理多个自主Agent，协同完成复杂的任务。这个框架的灵活性极高，我们可以根据自己的需求定义不同的Agent和对应的角色，特别是在编程、规划和创意写作等领域。
Autogen框架分为非常简单的三步，开发人员要做的就是明确任务，创建Agent，把这些Agent融合到一起。
第一步，创建Agent：
支持创建和管理不同类型的 Agent，包括特定任务的专家、通用助手、策略制定者等。
能够为每个 Agent 指定不同的角色、任务和权限，以确保分工明确。
提供 Agent 定制选项，以满足不同任务的特定需求。
第二步，提供对话环境：
提供一个虚拟的对话空间，让 Agent 之间可以相互沟通和协作。
支持多方对话和协作，包括文本、音频或视频形式。
自动记录对话内容和决策过程，以便回顾和审查。
第三步，对话内容管理：
引导 Agent 的讨论方向，以确保讨论围绕目标进行。
提供实时监控工具，帮助发现潜在问题，并及时给予纠正和调整。
设置规则和约束条件，以保持对话和协作的质量和效率。
提供对对话内容的搜索和过滤功能，以便快速查找相关信息。
AutoGen设计了一个通用ConversableAgent类，它们能够通过交换消息来相互对话以共同完成任务。Agent可以与其他Agent进行通信并执行操作，不同的Agent在收到消息后执行的操作可能有所不同。
AutoGen中包含两种Agent和一种Manager，通过相互协作，一起处理问题。AssistantAgent的主要作用是作为中枢大脑提供理解、分析；UserProxyAgent主要处理由中枢大脑给出的决策。GroupChatManager是能够让多个Agent进行分组的管理者，类似于把团队拆分为多个Team进行管理。
XAgent - Agent 并行计算, LLM 汇总
外循环
外循环作为高层规划器和整个问题解决序列的主要协调者，充当整个问题解决序列的管理，它的职责可以分解如下。
初始计划生成：PlanAgent首先生成一个初始计划，为任务执行制定基本策略。该部分会将给定的复杂任务分解为更小、更易管理的子任务，其表现为一个任务队列，可以直接地执行。
迭代式计划优化：在初始规划之后，PlanAgent通过从任务队列中释放出第一个任务，然后将该子任务传递给内循环，PlanAgent持续监视任务的进展和状态。在每个子任务执行后，内循环会返回来自ToolAgent的反馈。根据反馈，PlanAgent触发适当的处理机制，如优化计划或继续执行后续子任务。直到队列中没有剩余的子任务为止，外循环结束。
内循环
内循环负责执行外循环分配的各个子任务。基于外循环给定的子任务，内循环会指定一个合适的ToolAgent，确保任务达到预期的结果。内循环的主要职责包括：
Agent调度和工具获取：根据子任务的性质，派遣合适的ToolAgent，该Agent具备完成任务所需的能力。
工具执行：ToolAgent首先从外部系统中获取工具以帮助完成任务。然后，Agent使用ReACT来解决子任务，寻找最佳的一系列工具调用来完成子任务。
反馈和反思：在一系列动作之后，ToolAgent可以发出一个名为“subtask_submit”的特定动作，以完成当前子任务的处理，并将反馈和反思传递给PlanAgent。这个反馈可以指示子任务是否成功完成，或者强调潜在的改进。
PlanAgent
PlanAgent赋予Agent不断制定和修订计划的能力，以适应多变的环境和突发需求。这些能力对于确保灵活性、弹性和效率以应对未预见的挑战至关重要。PlanAgent专用于外循环，其通过生成初始计划和不断修订计划来实现这一目标。PlanAgent包含四个函数来优化计划：
子任务拆分：使系统能够将特定的子任务分解为粒度更细、更易管理的单元。只有当前正在执行或尚未启动的子任务才有资格进行此操作。
子任务删除：删除尚未开始的子任务。已经在进行中或已完成的子任务不具备删除资格。这确保了一定的灵活性，可以修剪多余或不相关的任务，以优化整体执行。
子任务修改：修改子任务的内容。要修改的子任务不能是已经开始或已经完成，以保持整体计划的完整性。
子任务添加：在特定子任务之后插入新的子任务。只能在当前处理的子任务或其后继任务之后添加子任务。这确保了新任务按顺序编排，简化了执行流程，并保持了一致性。
ToolAgent
ToolAgent使用ReACT寻找最佳的一系列工具来完成子任务。在每一轮中，Agent根据先前的交互生成一个动作，对于每个动作，在同一个函数调用中将智能体的推理和行动协同起来，即推理跟踪和将要执行的动作都被视为特定函数的参数。具体而言，每个函数调用具有以下组件：
思考：Agent关于任务的洞察力的概括。 推理：跟踪Agent通过的逻辑轨迹，以得出其思考。 批评：捕捉Agent对其行动的自我反思，作为一个反馈回路。它强调潜在的疏忽或改进的领域。 指令：根据推理决定Agent下一步要采取的动作。 参数：列举要执行的动作的具体参数或细节。
