本文深入浅出地介绍了多智能体系统的原理与应用从用户输入到模型推理规划再到多智能体执行与输出构建了一个完整的流程图。文章详细阐述了系统所需的核心能力包括推理、规划、工具调用、长文本处理、记忆和协同能力。同时还深入剖析了技术实现中的关键模块如任务规划、执行、验证、记忆、沙盒环境、工具、通信机制和智能体循环机制。通过解析这些要素文章为读者揭示了多智能体系统如何协同工作以高效完成复杂任务为程序员和科技爱好者提供了一份宝贵的参考资料。ChatGPT 的 deepresearch 截图摘要看完再决定要不要往后看1 介绍了多智能体系统的整体流程用户输入 →模型推理规划 → 多智能体执行 → 交付输出。2 多智能体系统需要一些能力才能运转良好分别是推理能力规划能力工具调用能力长文本处理能力记忆能力协同能力。3 多智能体系统在技术实现时需要具备以下几个模块分别做了介绍任务规划模块执行模块验证模块记忆模块沙盒环境工具通信机制智能体循环Agent Loop机制。引入随着 LLM 推理能力的不断提升多智能体系统已经可以落地了。Manus 就是一个很好的例子表现出的能力让用户惊叹。相较于“传统”的聊天机器人比如 kimi 和 ChatGPT多智能体系统在复杂任务的处理上能力更加强大。传统的对话式 AI如ChatGPT、Claude等通常只能给出建议或分步指导真正的执行仍需要用户亲力亲为。而许多现实需求如数据调研、代码编写、内容创作涉及多步骤、多工具的操作用户往往需要花大量时间整合信息、使用不同工具完成任务。多智能体平台正好可以解决这一痛点它能够独立思考、规划并执行复杂任务将最终成果直接交付给用户。整体架构一个简化的多 Agent 系统如下图所示。具体流程1 用户输入要做的任务。2 任务规划 Agent 将任务拆解成一系列的子任务并建立一个相应的工作流。工作流和把大象关进冰箱分三步类似就是每步都做什么要提前编排好。3 根据每步工作任务的不同选择对应的 Agent 来完成相应的工作。比如有做网络搜索的 Agent有写代码的 Agent。4 一步步的完成任务每一步的结果会储存起来作为后续要发给用户回复的一部分。5 每一步中都有 Agent来复核任务完成情况如果完成就进行下一步。概括一下流程其实很好理解。用户输入 → AI 规划 → 多智能体执行 → 交付输出。为了实现这个流程需要系统具备相应的能力。1 推理能力Agent 可以逐步推理问题采用“思维链”Chain of Thought方法来确定所需的中间步骤或信息。比如用户问找出 5000 元以内最适合拍照的手机Agent 会在内部推理为了回答这个问题我需要比较该价格范围内手机的摄像头参数或许还要搜索最新的评测。2 规划能力复杂任务需要精确的规划。Agent将高层次目标拆解为可管理的步骤并按顺序完成目标。当用户提出复杂任务请求如“对比分析不同旅游保险的政策”Agent会先制定计划例如1 创建分析所需的目录结构2 从PDF文档中提取内容3 确定对比的关键维度4 按照关键维度分析每份保险政策5 创建对比表并整理分析结果6 格式化并最终定稿对比文档7 验证对比结果的准确性8 向用户交付最终的对比分析3工具调用能力为了应对各种不同的任务多 Agent 系统需要有多样的工具调用能力。比如Web 浏览 API 访问如搜索引擎、数据库查询、开放 API 调用。代码执行环境Python、Shell、C支持动态编程与计算任务。数据处理工具如 Pandas 进行数据分析、Matplotlib 生成可视化图表。4 长文本处理能力每一步任务都会产生一定的文本有可能是由 Agent 内置的模型生成的也可能是通过搜索获取的。每一步积累下来文本的长度会越来越长此外部分任务就可能会产生很长的文本比如搜索。所以要求整个系统要有足够强的长文本处理能力才能保证任务一步步的顺利执行。5 记忆能力为了保证复杂任务的正确完成系统还需要有记忆能力。这样做有两个好处确保 Agent 在多轮对话和复杂任务中保持长期一致性还可以记住用户偏好、历史任务甚至优化自身策略。6 协同能力多 Agent 系统是由多个智能体Agent构成这些智能体可以相互交互、协作或竞争以共同完成复杂任务。协同能力是指这些智能体能够通过信息共享、任务分工、决策一致性等方式高效合作从而提高整体系统的效率和鲁棒性。技术实现多智能体系统Multi-Agent System, MAS通常由以下几个模块构成。任务规划模块负责理解用户复杂需求拆解成可管理的子任务并将其分配给合适的智能体执行任务规划Agent。执行模块包含多种专用的 Agent每个 Agent 复杂一种专门的任务。比如负责在线数据搜索的信息收集 Agent负责编写代码的代码生成 Agent 等。验证模块负责结果校对与反馈循环。它在执行Agent完成每个关键步骤后对结果进行检查验证判断是否符合预期或任务要求记忆模块可以理解为信息存储的模块。要存储的信息可以分为短期记忆和长期记忆。短期记忆是指用来存储当前任务上下文的保证任务执行的一致性。长期记忆是指对工具获取信息的存储比如网上搜索到的信息或者通过 API 获取的数据还会包括用户的偏好、历史任务等信息。沙盒环境本质上是一个虚拟机或容器具备互联网访问权限。所有Agent的操作均在隔离的 Linux 沙盒环境中执行这样做有两个好处一是Agent无法影响宿主系统避免潜在风险二是所有任务都在受控环境中运行保证结果一致性。工具可以理解为 Agent 的能力。比如Agent 的能力进行网络搜索其实就是调用了封装搜索 API 的工具。通信机制通信机制能够保证 Agent 之间的消息传递和相互协作。各 Agent 通过定义好的协议通信采用API 调用或消息队列来交换信息和指令 。智能体循环Agent Loop机制智能体循环Agent Loop是多智能体系统运行的核心机制。Agent 不断评估下一步行动执行操作并将结果纳入考量直至任务完成。一个完整的多智能体系统就是由这几部分构成的接下来我们来看一下各部分的详细内容。任务规划模块任务规划 Agent这是整个系统的“大脑”和协调者负责理解用户复杂需求拆解成可管理的子任务并将其分配给合适的智能体执行任务规划Agent。首先对用户请求进行语义解析和推理确定需要哪些步骤和知识领域然后制定任务规划图或列表 。在规划过程中应遵循可解性、完整性和非冗余三大原则 确保每个子任务都有可用的Agent解决可解性、所有需求都被覆盖完整性且不同Agent的职责不重复冲突非冗余。例如面对“撰写跨城市旅游行程并估算预算”的请求规划Agent会拆分为航班预定、酒店预定、景点行程、费用汇总等子任务并指派给相应的信息或内容Agent处理。它还需确定执行顺序与依赖关系如先出航班再定酒店并在过程中监督各Agent的进展与质量。总体而言任务规划Agent是多智能体系统成功的关键支柱保证团队运作井然有序。执行模块这里要多说一句有一些企业用的多 Agent 系统会根据业务场景来设置 Agent比如一个 Agent 是查询价格的那这个 Agent就只干这一件事。我们今天在这里说得执行 Agent实际上是通过对各种任务的抽象提炼出的。比如很多任务可能都要做信息查询、数据分析那我们就设置对应的 Agent。信息收集 Agent负责在线数据检索、筛选和整理。在用户提出需求后该智能体首先通过网络搜索、数据库查询等途径获取相关资料并过滤无关或低质量信息然后将有价值的信息摘要提供给其它智能体参考。例如在撰写研究报告场景中信息收集Agent会检索论文文献和最新数据。借助网络搜索API、问答数据库等工具该Agent扩展了LLM的知识范围确保决策基于最新可信的数据。代码生成 Agent负责编写代码、调试和性能优化。对于需要编程的任务如游戏开发、数据分析中的脚本编写该智能体充当“软件工程师”。它利用大模型生成初始代码然后通过测试用例和调试工具进行验证和改进从而提高代码正确性和效率。最佳实践是让代码Agent多次迭代生成代码→执行测试→根据错误反馈修正。这种循环避免了一次性生成错误代码的风险确保最终代码可以正确运行并满足需求。在多智能体协作中代码Agent还应与数据分析Agent配合例如根据分析需求编写数据处理脚本或与内容创作Agent协商输出格式等。数据分析 Agent承担数据清洗、分析和可视化任务相当于“数据科学家”。当任务涉及数据处理如股票行情分析或实验结果解读时该智能体使用统计工具或编程环境对数据进行整理并提取有意义的结论。例如它可调用Python分析库执行清洗和统计计算生成图表或指标。在多Agent平台中数据分析Agent可以从信息收集Agent获取原始数据集或从代码Agent获取数据抓取脚本然后独立完成分析管道。分析结果如趋势图、关键发现将提供给内容创作Agent用于撰写报告结论或直接通过用户交互Agent展示给用户。由于数据分析往往涉及繁重计算该Agent也可以并行处理多个数据子集提高效率。内容创作 Agent扮演“文案作者”角色负责撰写和润色报告、生成文档内容、制作演示稿等。它接收其他Agent提供的素材信息、数据、代码结果根据任务需求组织成为连贯的文字或多媒体内容。例如在研究报告场景中内容Agent参考信息Agent搜集的资料和数据Agent的分析结果起草报告各章节。内容创作Agent利用LLM强大的自然语言生成能力完成初稿然后可通过多轮自主完善或与其他Agent协商来优化文案质量。一种最佳实践是引入逐步细化机制初稿生成后内容Agent根据项目最新信息再次修改完善以确保各部分内容前后一致、全面准确。验证模块验证 Agent负责结果校对与反馈循环。它在执行Agent完成每个关键步骤后对结果进行检查验证判断是否符合预期或任务要求 。如果发现结果不准确或不充分验证Agent会将信息反馈让系统进行调整例如重新规划某一步骤或改用其他方法。这一机制保证了任务的正确性提高最终成果质量。例如在体验 Manus的过程中 会看到它“不断回顾矫正”自己的过程就是验证Agent在发挥作用。记忆模块记忆模块存储的信息包括为了在复杂任务中高效运行系统包含一个记忆存储和知识库。这可以作为短期内存用于存储当前任务的上下文与持久数据库用于跨会话存储长期记忆的组合实现。对话或任务历史、完成的子任务结果以及智能体收集的任何相关事实。对于长期知识存储可能会使用向量数据库或索引存储库以保存有用信息或过去的解决方案。例如如果用户之前运行过市场分析平台可能会存储关键发现以便将来进行相关查询时可以检索这些数据而不必重新搜索。沙盒环境在沙盒环境中Agent可访问标准 Linux OS拥有文件系统以读取/写入数据。Agent 还可以运行独立进程执行脚本或命令行操作。沙盒环境支持HTTP 请求 Agent可进行网页浏览、数据抓取、API 访问。 此外沙盒内置常用工具Python、Node.js、Shell、Git 等可立即执行数据分析、自动化脚本等任务。Agent可根据任务需求安装额外软件如pip install、apt-get动态扩展能力。工具Agent 可以通过调用各种工具来拓展自身的能力。常见的一些工具如下Shell 工具执行命令行指令如文件管理、软件安装、系统操作。文本编辑器工具打开、编辑、保存文件用于编写代码或文档。浏览器工具进行网页搜索、爬取数据、获取实时信息。图形设计工具用于生成数据可视化、编辑图像或创建演示文稿。API 适配工具如翻译 API、天气 API、金融数据 API使Agent能访问实时信息。Agent“知道”有哪些工具可用并通过预定义 API 或函数进行调用。当出现一些新的需求时新功能可直接**作为新工具集成**例如 现在有了一个新的高级统计分析需求我们可以添加 R 语言计算模块使Agent可直接调用。通信机制在多Agent系统中必须要建立统一的通信框架可以采用集中式消息池或总线让Agent通过发布订阅共享信息。这样一来不同Agent的输出可以被需要的Agent直接读取无需冗长的请求应答减少延迟。例如规划Agent将计划发送给各执行Agent时可以是一条结构化的指令执行Agent完成一步后将结果发送给验证Agent审核。智能体循环Agent Loop机制这种基于循环的方法类似于 ReActReasonAct即推理行动范式其中Agent在“思考”用自然语言推理问题和“行动”执行工具或提供最终答案之间交替进行。Agent Loop机制确保智能体能够通过将复杂任务拆解为增量步骤并对新观察结果作出反应从而有效处理复杂任务。其循环为**分析 ➜ 决策 ➜ 行动 ➜ 观察**类似于人类处理复杂项目的方式评估情况、采取行动、查看结果并逐步收敛到解决方案。流程如下1 分析事件Agent首先分析最新的事件流其中包括用户的query以及之前工具执行过程中产生的任何新信息。简而言之它会读取对话内容以及上一步操作的结果以更新对当前状态的理解。例如如果用户刚刚提供了一个数据集文件或者上一步执行返回了错误这些都是Agent需要考虑的“事件”。 Agent会在内部生成一个“思考”过程例如“用户请求了 X我在上一步得到了数据 Y接下来需要做什么” 这一阶段的核心是理解——确保Agent明白用户的需求并清楚当前的任务进展。2 选择工具基于更新后的理解Agent决定下一步行动并选择合适的工具。这一决策是Agent推理的核心部分它会权衡目标和当前上下文以确定最佳的执行方式。例如Agent可能会思考“我需要更多关于主题 Z 的信息我应该使用浏览器工具进行搜索” 或 “我有一个假设让我运行 Python 脚本来验证它。”系统需要限制Agent每次迭代只能选择一个工具防止Agent一次性执行过多操作这与 ReAct 策略中“每次执行一个动作”的方法一致Plan-and-Execute Agents。Agent不仅决定使用哪个工具还会生成具体的参数或输入。3 等待执行一旦Agent决定执行某个操作平台将在沙盒环境中执行该操作。在执行期间Agent进入等待状态。所选择的工具将执行任务如果是 shell 命令它将运行至完成如果是网页搜索则会发送查询并获取结果。该执行过程由平台的后端处理与操作系统或外部 API 进行交互。重要的是任何工具的输出或执行结果都会被捕获。例如浏览器工具会返回网页的文本内容或者在网站无法访问时返回错误信息。Agent在获取结果之前“看不到”执行过程这避免了其在执行过程中受到干扰或过早采取进一步行动。4 迭代工具执行的结果会作为新的事件观察反馈到Agent的事件流中。Agent会将这一观察结果与先前的上下文一起分析。如果任务尚未完成则循环继续Agent利用新的信息决定下一步行动。例如如果搜索查询返回了多篇文章Agent会阅读总结这些文章并可能决定进行另一次搜索以获得更清晰的信息。这个迭代的“感知—思考—行动”循环持续进行Agent逐步构建解决方案。这种设计确保Agent会不断重复这些步骤并在过程中动态更新计划直到它认为已实现用户目标或没有合理的操作可执行。5 提交结果当Agent完成所有必要步骤无论是因为得出了答案/解决方案还是用户指示其停止后它会准备最终结果。Agent会汇总其工作的输出——这可能是一份报告文档、一组文件如代码或图片或者是一个正在运行的应用程序并通过消息界面将其发送给用户。除了主要的交付内容外Agent还可以提供相关文件作为附件例如它编写的源代码或一份包含报告的 PDF。最终的答案会以清晰的格式呈现例如使用项目符号或表格来展示数据并在进行研究类回答时提供参考文献。本质上在这一阶段Agent“展示其工作成果”从而完成整个执行循环。如何学习大模型 AI 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