单Agent已过时？一文看懂多智能体架构设计 原创 精华

在AI应用日益复杂的今天，如何设计一个高效、可维护、能扩展的AI Agent系统，已经成为很多开发者和产品负责人关注的核心问题。

过去我们习惯于使用单一Agent来完成任务，比如问答机器人、简单指令执行等。但随着需求的增长和技术的发展，越来越多的场景需要多个AI Agent协同工作，各自分工明确、互不干扰，同时又能灵活配合——这就是所谓的多智能体协作系统。

本文将带你了解目前主流的6种AI Agent协作模式，帮助你在构建复杂AI系统时做出更合理的设计选择。

为什么需要多Agent系统？

设想这样一个场景：你要开发一个足球新闻自动撰写平台。它需要完成以下任务：

• 搜索球员身价数据
• 获取球队归属信息
• 编写成一篇通顺的新闻稿
• 最终发布到网站上

如果用一个Agent来做所有事情，不仅逻辑混乱，而且一旦某个环节出错，整个流程都会崩溃。

而如果我们把每个功能拆分给不同的Agent来负责，让它们各司其职、相互协作，就能大大提升系统的稳定性、灵活性和可维护性。

这就是多智能体系统的魅力所在。

常见的6种AI Agent协作模式

下面我们将逐一介绍目前最常见的6种AI Agent协作模式，每一种都有其适用场景和优缺点。

1️⃣ 单Agent模式（Single-Agent Pattern）

这是最简单的模式，只有一个Agent负责处理所有任务，直接与工具和环境交互。

特点：

• 所有逻辑集中在同一个模型中
• 不需要协调其他Agent
• 实现简单、调试方便

适用场景：

• 快速原型开发
• FAQ类聊天机器人
• 单一功能的小型应用

局限性：

• 难以应对复杂任务
• 可维护性和扩展性差

2️⃣ 网络模式（Network Pattern）

在这个模式中，各个Agent之间是平等关系，可以自由通信、互相调用，形成一个“网络”。

特点：

• 去中心化结构
• 支持跨Agent协作
• 能够产生“涌现行为”

适用场景：

• 开放式问题求解
• 探索性对话系统
• 多角色协作推理

优点：

• 极高的灵活性
• Agent之间可以自由请求帮助

挑战：

• 难以控制任务流程
• 容易出现循环调用或重复计算

3️⃣ 监督者模式（Supervisor Pattern）

引入一个“监督者Agent”，作为整个系统的指挥官，负责决定何时调用哪个专家Agent。

特点：

• 中心化决策机制
• 各个专家Agent之间不直接通信
• 监督者掌控全局进度

适用场景：

• 结构化流程任务
• 多阶段依赖的系统
• 需要严格控制执行顺序的场景

优点：

• 流程清晰可控
• 错误追踪容易

4️⃣ 工具化监督者模式（Supervisor-as-Tool Pattern）

这是监督者模式的一种变体。监督者不再“命令”专家Agent，而是像调用函数一样，通过工具接口调用它们，并传递结构化参数。

特点：

• 专家Agent被封装为工具
• 监督者通过标准接口调用
• 强耦合控制逻辑与Agent

适用场景：

• 高吞吐量的任务处理
• 输入格式固定、流程确定性强的系统
• LangChain等框架集成友好

优点：

• 控制路径确定
• 易于封装为可复用组件

5️⃣ 分层模式（Hierarchical Pattern）

适用于大型系统，采用多层级监督结构。高层Agent管理低层监督Agent，再由后者管理具体任务执行Agent。

特点：

• 多级协调机制
• 每层监督者只管理特定子集
• 模块化程度高

适用场景：

• 企业级AI系统
• 多领域任务调度
• 需要组织架构支持的系统

优点：

• 可扩展性强
• 层级分明、结构清晰

挑战：

• 实现复杂度高
• 接口定义需严谨

6️⃣ 自定义流程模式（Custom Workflow Pattern）

这种模式结合了规则驱动与LLM驱动的方式，允许部分流程是固定的，部分流程由Agent动态决定走向。

特点：

• 混合路由机制（规则 + LLM）
• 支持静态与动态流程切换
• 每个节点可自定义逻辑

适用场景：

• 混合式对话系统
• 用户参与度高的交互流程
• 需要高度定制化的系统

优点：

• 极大灵活性
• 全流程可配置

实战案例：足球新闻自动化系统

为了更好地理解这些模式的应用，我们来看一个实际例子：

我们要搭建一个足球新闻自动化生成系统，目标是每天自动生成一篇关于某位球员转会市场的新闻。

我们可以这样设计：

• Researcher Agent：负责爬取球员市场价值、历史交易记录等信息。
• Team Info Agent：获取该球员当前所属俱乐部、合同状态等。
• Text Writer Agent：将原始数据转化为一篇结构清晰、语义连贯的文章。
• Supervisor Agent：作为总控，按顺序调用上述三个Agent，并最终输出新闻。

这个系统就采用了监督者模式，结构清晰、流程可控，非常适合这类标准化任务。

当然，如果你希望系统具备更强的自主判断能力，比如自动识别热点球员、决定是否需要深入分析，就可以考虑加入网络模式或自定义流程模式。

如何选择合适的模式？

在实际项目中，没有“万能”的模式。你可以根据以下几个维度来评估最适合你的系统架构：

小结

AI Agent系统正从“单兵作战”走向“团队协作”。掌握多智能体协作模式，不仅能让你的系统更强大，也能为未来的AI工程打下坚实基础。

从最初的单Agent起步，逐步过渡到监督者模式、网络模式甚至混合流程，是大多数项目的演进路径。

希望这篇文章能帮你理清思路，在构建AI Agent系统时少走弯路。

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯