在人工智能的快速發(fā)展中，多智能體系統(tǒng)（MAS）正逐漸成為解決復(fù)雜任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。本文將深入探討Multi-Agent System的概念、應(yīng)用場景以及實現(xiàn)框架，揭示如何通過多個智能體的協(xié)作與協(xié)調(diào)來提升系統(tǒng)的整體性能和魯棒性。

在《AI大模型實戰(zhàn)篇 – Agent設(shè)計模式系列》中，風(fēng)叔詳細介紹了AI Agent的概念和八種非常有效的設(shè)計模式。

但是，之前介紹的Agent都是單Agent系統(tǒng)，只能執(zhí)行相對比較簡單的任務(wù)，當(dāng)面對復(fù)雜任務(wù)時，單Agent系統(tǒng)的穩(wěn)定性會存在問題。這點和人類似，當(dāng)一個人的大腦裝載了太多信息之后，反而會影響其工作質(zhì)量。正所謂“術(shù)業(yè)有專攻”，一個人的力量，永遠抵不過一個專業(yè)的團隊。

這就是Multi-agent system，即多智能體系統(tǒng)設(shè)計的初衷。

一、Multi-Agent的概念和應(yīng)用場景

Multi-Agent系統(tǒng)，簡稱MAS，是由多個智能體組成的集合。這些Agent可以是不同的軟件程序、機器人、傳感器等，它們各自具備一定的智能和自主性，并處理各自擅長的領(lǐng)域和事情。MAS的核心思想是通過多個Agent的協(xié)作與協(xié)調(diào)，共同完成一個復(fù)雜任務(wù)，從而實現(xiàn)單個Agent無法完成的復(fù)雜目標(biāo)。

相比單Agent系統(tǒng)，Multi-Agent系統(tǒng)具備以下優(yōu)勢：

• 分布式處理：MAS支持分布式應(yīng)用，可以將大型復(fù)雜系統(tǒng)分解為多個小型、易于管理的子系統(tǒng)。這使得MAS具有良好的模塊性、易于擴展性和設(shè)計靈活性，降低了系統(tǒng)的總成本和維護難度。
• 協(xié)同工作：MAS中的Agent可以相互通信、協(xié)商和協(xié)作，共同完成一個任務(wù)。通過這種協(xié)同工作方式，MAS能夠處理單個Agent無法解決的問題，從而提高系統(tǒng)的整體性能和魯棒性。
• 自適應(yīng)性：MAS中的Agent可以根據(jù)環(huán)境變化自主調(diào)整行為和策略，這種自適應(yīng)性使得MAS具有優(yōu)秀的穩(wěn)定性和靈活性，能夠應(yīng)對各種復(fù)雜場景。

Multi-Agent System 主要的應(yīng)用場景包括：

• 軟件編寫：在軟件項目中，由多個Agents分別扮演項目經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理、UI設(shè)計師、開發(fā)人員、測試人員等等，從而將一個復(fù)雜的軟件項目拆解成多個子任務(wù)，更高效地完成軟件的編寫。
• 智能營銷：在消費者營銷場景中，可以構(gòu)建多個Agents，比如營銷計劃Agent、內(nèi)容生產(chǎn)Agent、人群管理Agent、營銷觸達Agent和效果分析Agent。
• 智慧供應(yīng)鏈：在供應(yīng)鏈場景中，通過Multi-Agent提升上下游協(xié)同效率，包括銷售計劃Agent、采購計劃Agent、倉儲計劃Agent、采購訂單Agent等等，從銷量預(yù)測、安全庫存、供應(yīng)鏈響應(yīng)等環(huán)節(jié)，構(gòu)筑供應(yīng)鏈的多道防線。
• 智能客服：在智能客服領(lǐng)域，針對不同的產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域，構(gòu)建不同的專屬Agent，比如處理產(chǎn)品售后投訴的Agent、解答用戶產(chǎn)品疑問的Agent、處理營銷活動咨詢的Agent、追蹤物流進度的Agent等。同時在最上層構(gòu)建一個Top Agent，用Top Agent統(tǒng)一對客，再根據(jù)消費者的問題自動路由到最匹配的專屬Agent。
• 智能電網(wǎng)：在智能電網(wǎng)領(lǐng)域，MAS可以實現(xiàn)多個傳感器、控制器和執(zhí)行器之間的協(xié)同工作，實現(xiàn)對電網(wǎng)的實時監(jiān)控、預(yù)測和優(yōu)化調(diào)度，提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性。

類似的場景還能列出很多，風(fēng)叔就不一一贅述了，大家也可以結(jié)合自己的行業(yè)經(jīng)驗，仔細思考是否有適合MAS的場景。接下來，風(fēng)叔詳細介紹一下三種比較熱門的多智能體系統(tǒng)的實現(xiàn)框架。

二、MetaGPT – SOP驅(qū)動Agent的代表

SOP驅(qū)動Agent是一種非常易于理解的多智能體設(shè)計模式，SOP即代表了在現(xiàn)實世界中標(biāo)準(zhǔn)的業(yè)務(wù)流程和分工，流程中的各個環(huán)節(jié)都有相應(yīng)的角色進行處理。MetaGPT就是將這一理念搬到了AI Agent領(lǐng)域，由AI Agent來扮演業(yè)務(wù)流中的各個角色。

比如在軟件開發(fā)過程中，設(shè)計到的角色包括產(chǎn)品經(jīng)理、架構(gòu)師、項目經(jīng)理、工程師和質(zhì)量保證工程師等，每個角色都有其獨特的職責(zé)和專業(yè)知識。這些Agent遵循SOP來分解任務(wù)，確保每個步驟都能高效且準(zhǔn)確地完成，產(chǎn)品經(jīng)理負責(zé)分析需求并創(chuàng)建產(chǎn)品需求文檔，架構(gòu)師負責(zé)將需求轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)設(shè)計，項目經(jīng)理負責(zé)任務(wù)分配，工程師負責(zé)編寫代碼，而質(zhì)量保證工程師則負責(zé)測試和確保代碼質(zhì)量。

MetaGPT具體的工作原理包括以下六個環(huán)節(jié)：

1. 角色定義與分工：MetaGPT首先定義了一系列Agent角色，每個角色都有特定的職責(zé)和任務(wù)。這些角色模擬了真實世界中的工作流程，使得每個Agent都能專注于其擅長的領(lǐng)域。
2. 標(biāo)準(zhǔn)化操作程序（SOPs）：MetaGPT將SOPs編碼成提示序列，用于指導(dǎo)Agent如何執(zhí)行任務(wù)。SOP確保了任務(wù)執(zhí)行的一致性和質(zhì)量，類似于人類團隊中的工作指南。
3. 結(jié)構(gòu)化通信：為了提高通信效率，MetaGPT采用了結(jié)構(gòu)化的通信方式。Agent通過共享消息池發(fā)布和訂閱信息，這樣每個Agent都能獲取到完成任務(wù)所需的必要信息。
4. 可執(zhí)行反饋機制：在代碼生成過程中，MetaGPT引入了可執(zhí)行反饋機制。這意味著Agent在編寫代碼后，會執(zhí)行代碼并檢查其正確性。如果發(fā)現(xiàn)錯誤，Agent會根據(jù)反饋進行調(diào)試，然后再次執(zhí)行，直到代碼滿足要求。這個過程類似于人類開發(fā)者在開發(fā)過程中的迭代過程。
5. 任務(wù)分解與協(xié)作：MetaGPT將復(fù)雜任務(wù)分解為多個子任務(wù)，每個子任務(wù)由一個或多個Agent負責(zé)，這種分解策略使得復(fù)雜項目可以被有效地管理和執(zhí)行。同時，Agent之間的協(xié)作是通過角色間的信息交換和任務(wù)依賴來實現(xiàn)的，確保了整個項目按計劃推進。
6. 持續(xù)學(xué)習(xí)與優(yōu)化：MetaGPT支持Agent從過去的經(jīng)驗中學(xué)習(xí)，通過自我修正和迭代來優(yōu)化其行為，這種自我改進機制可以讓系統(tǒng)隨著時間推移越來越智能。

三、AutoGen – LLM驅(qū)動Agent的代表

Autogen 是一個由 Microsoft 推出的框架，支持創(chuàng)建和管理多個自主Agent，協(xié)同完成復(fù)雜的任務(wù)。這個框架的靈活性極高，我們可以根據(jù)自己的需求定義不同的Agent和對應(yīng)的角色，特別是在編程、規(guī)劃和創(chuàng)意寫作等領(lǐng)域。

Autogen框架分為非常簡單的三步，開發(fā)人員要做的就是明確任務(wù)，創(chuàng)建Agent，把這些Agent融合到一起。

第一步，創(chuàng)建Agent：

• 支持創(chuàng)建和管理不同類型的 Agent，包括特定任務(wù)的專家、通用助手、策略制定者等。
• 能夠為每個 Agent 指定不同的角色、任務(wù)和權(quán)限，以確保分工明確。
• 提供 Agent 定制選項，以滿足不同任務(wù)的特定需求。

第二步，提供對話環(huán)境：

• 提供一個虛擬的對話空間，讓 Agent 之間可以相互溝通和協(xié)作。
• 支持多方對話和協(xié)作，包括文本、音頻或視頻形式。
• 自動記錄對話內(nèi)容和決策過程，以便回顧和審查。

第三步，對話內(nèi)容管理：

• 引導(dǎo) Agent 的討論方向，以確保討論圍繞目標(biāo)進行。
• 提供實時監(jiān)控工具，幫助發(fā)現(xiàn)潛在問題，并及時給予糾正和調(diào)整。
• 設(shè)置規(guī)則和約束條件，以保持對話和協(xié)作的質(zhì)量和效率。
• 提供對對話內(nèi)容的搜索和過濾功能，以便快速查找相關(guān)信息。

AutoGen設(shè)計了一個通用ConversableAgent類，它們能夠通過交換消息來相互對話以共同完成任務(wù)。Agent可以與其他Agent進行通信并執(zhí)行操作，不同的Agent在收到消息后執(zhí)行的操作可能有所不同。

AutoGen中包含兩種Agent和一種Manager，通過相互協(xié)作，一起處理問題。AssistantAgent的主要作用是作為中樞大腦提供理解、分析；UserProxyAgent主要處理由中樞大腦給出的決策。GroupChatManager是能夠讓多個Agent進行分組的管理者，類似于把團隊拆分為多個Team進行管理。

四、XAgent – Agent 并行計算, LLM 匯總

XAgent 是一個開源、基于大型語言模型（LLM）的通用自主Agent，可以自動解決各種復(fù)雜任務(wù)。該框架采用雙環(huán)機制，外循環(huán)用于高層任務(wù)管理，起到規(guī)劃（Planning）的作用，內(nèi)循環(huán)用于底層任務(wù)執(zhí)行，起到執(zhí)行（Execution）的作用。

外循環(huán)

外循環(huán)作為高層規(guī)劃器和整個問題解決序列的主要協(xié)調(diào)者，充當(dāng)整個問題解決序列的管理，它的職責(zé)可以分解如下。

• 初始計劃生成：PlanAgent首先生成一個初始計劃，為任務(wù)執(zhí)行制定基本策略。該部分會將給定的復(fù)雜任務(wù)分解為更小、更易管理的子任務(wù)，其表現(xiàn)為一個任務(wù)隊列，可以直接地執(zhí)行。
• 迭代式計劃優(yōu)化：在初始規(guī)劃之后，PlanAgent通過從任務(wù)隊列中釋放出第一個任務(wù)，然后將該子任務(wù)傳遞給內(nèi)循環(huán)，PlanAgent持續(xù)監(jiān)視任務(wù)的進展和狀態(tài)。在每個子任務(wù)執(zhí)行后，內(nèi)循環(huán)會返回來自ToolAgent的反饋。根據(jù)反饋，PlanAgent觸發(fā)適當(dāng)?shù)奶幚頇C制，如優(yōu)化計劃或繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)子任務(wù)。直到隊列中沒有剩余的子任務(wù)為止，外循環(huán)結(jié)束。

內(nèi)循環(huán)

內(nèi)循環(huán)負責(zé)執(zhí)行外循環(huán)分配的各個子任務(wù)?；谕庋h(huán)給定的子任務(wù)，內(nèi)循環(huán)會指定一個合適的ToolAgent，確保任務(wù)達到預(yù)期的結(jié)果。內(nèi)循環(huán)的主要職責(zé)包括：

• Agent調(diào)度和工具獲?。?/strong>根據(jù)子任務(wù)的性質(zhì)，派遣合適的ToolAgent，該Agent具備完成任務(wù)所需的能力。
• 工具執(zhí)行：ToolAgent首先從外部系統(tǒng)中獲取工具以幫助完成任務(wù)。然后，Agent使用ReACT來解決子任務(wù)，尋找最佳的一系列工具調(diào)用來完成子任務(wù)。
• 反饋和反思：在一系列動作之后，ToolAgent可以發(fā)出一個名為“subtask_submit”的特定動作，以完成當(dāng)前子任務(wù)的處理，并將反饋和反思傳遞給PlanAgent。這個反饋可以指示子任務(wù)是否成功完成，或者強調(diào)潛在的改進。