Appearance
多智能体协作模式
点击上方图片可观看原课程视频。
当项目涉及多个智能体协同时，就需要考虑多智能体设计模式。本节将回答：
- 哪些场景适合使用多智能体？
- 相比一个通用智能体，多智能体有哪些优势？
- 实现多智能体需要哪些基础构件？
- 如何观察智能体之间的交互过程？
学习目标
完成本节后，你将能够：
- 识别多智能体的典型应用场景；
- 理解多智能体相对单智能体的优势；
- 把握多智能体设计的核心构件与可视化手段。
多智能体的核心思想：让多个智能体为了共同目标协同工作。这一模式广泛应用于机器人、自动化系统与分布式计算等领域。
适用场景
多智能体尤其适合以下情况：
- 大规模工作量：将庞大任务拆成多个子任务并行处理，加快完成速度，如海量数据处理。
- 复杂流程：将复杂流程拆解，由不同专业智能体处理各自环节，例如自动驾驶中分别负责导航、障碍检测、车与车通信的智能体。
- 多元专长：不同智能体具备不同领域知识，比一个全能型智能体更高效。例如医疗场景中，诊断、治疗方案、患者监护可由不同智能体负责。
多智能体的优势
虽然单智能体可处理简单任务，但在复杂任务中，多智能体具有显著优势：
- 专精化：每个智能体专注某项任务，避免“什么都做、但不精”的情况。
- 可扩展：通过新增智能体扩展系统，比让单智能体背负更多职责更容易。
- 容错性：某个智能体失败时，其他智能体仍可继续工作，提升整体可靠性。
以“预订旅行”为例：单智能体要处理航班、酒店、租车等全部流程，系统复杂难以维护；多智能体则可让航班、酒店、租车等分别由不同智能体负责，系统更模块化、可维护且易扩展。就像夫妻店一人包揽所有业务 vs. 加盟连锁中各部门分工合作。
实现多智能体的关键构件
在搭建多智能体系统前，需要明确以下要素：
- 智能体通信：决定哪些智能体互通消息、如何共享用户偏好与约束。例如航班智能体需与酒店智能体同步出行日期，确保信息一致。
- 协调机制：设定协同规则以满足用户偏好与限制。如用户希望住机场附近且租车仅在机场提供，酒店与租车智能体就需协调匹配。
- 智能体架构：定义每个智能体的内部决策流程与学习方式。例如航班智能体可基于历史偏好训练模型推荐航班。
- 交互可视化：构建日志、监控、可视化、指标等手段，跟踪智能体之间的交互状态与性能指标。
- 协作架构模式：评估集中式、分布式或混合式等不同多智能体架构，并选择最契合的模式。
- 人在回路：明确何时需要人工介入，例如用户提出特别请求或需要确认关键信息时。
监控多智能体交互
可视化交互过程有助于调试、优化与保障系统表现。可以通过：
- 日志与监控：记录每个智能体的动作、时间、结果，用于追踪与诊断。
- 可视化工具：绘制智能体之间的信息流，快速识别瓶颈与低效环节。
- 性能指标：量化任务耗时、吞吐量、推荐准确率等，便于持续改进。
常见多智能体模式
群聊（Group Chat）
适用于需要多智能体实时沟通的场景，如团队协作、客服、社交。每个智能体代表一位参与者，通过消息协议收发信息，可采用集中式或去中心化架构。
任务交接（Hand-off）
适合需要按流程逐步处理的任务，如客服、任务管理、流程自动化。智能体代表流程中的一个步骤，按照预设规则将任务交接给下一位智能体。
协同推荐（Collaborative Filtering）
当多个智能体拥有不同专业能力时，可协同提供更全面的推荐。例如股票推荐场景中：
- 行业专家智能体给出行业洞察；
- 技术分析智能体解读图表；
- 基本面分析智能体评估财务状况。
三者协作即可向用户提供更可靠的建议。
案例：退款流程
以退款流程为例，可将智能体分为“流程专用”与“通用复用”两类。
流程专用智能体
- 客户智能体：代表顾客，发起退款请求。
- 卖家智能体：代表商家，处理退款。
- 支付智能体：负责执行退款支付。
- 问题处理智能体：解决流程中出现的争议或异常。
- 合规智能体：确保流程符合法规与公司政策。
可复用智能体
- 物流智能体：处理商品退回，可用于退款或一般发货。
- 反馈智能体：收集用户反馈，适用于多种业务流程。
- 升级处理智能体：在需要高级支持时介入。
- 通知智能体：在关键节点向用户推送消息。
- 分析智能体：汇总并分析流程数据。
- 审计智能体：检查流程是否合规执行。
- 报表智能体：生成流程报告。
- 知识库智能体：维护与共享流程相关知识。
- 安全智能体：保障流程安全。
- 质量智能体：监督退款流程的服务质量。
上述组合展示了如何根据业务流程选择专用与通用智能体，构建灵活的多智能体系统。
练习
设计一个“客户支持”多智能体系统，明确涉及的智能体、职责分工以及交互方式，并同时考虑可复用的通用型智能体。
在查看参考答案前先自行思考，你可能需要的智能体比预想中更多。
提示：思考客服流程的各个阶段，以及任意系统都可能需要的基础智能体。
测验
问题：什么时候应该考虑使用多智能体？
[ ] A1：当工作量很小、任务很简单时
[ ] A2：当工作量较大
[ ] A3：当任务简单时
小结
本节回顾了多智能体的适用场景、优势、关键构件与观察手段，并介绍了几种常见的协作模式。