一文读懂Multi-Agent System的概念、场景和实现框架
在人工智能的快速发展中，多智能体系统（MAS）正逐渐成为解决复杂任务的关键技术。本文将深入探讨Multi-Agent System的概念、应用场景以及实现框架，揭示如何通过多个智能体的协作与协调来提升系统的整体性能和鲁棒性。
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。
一、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。
二、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 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。
四、XAgent – Agent 并行计算, LLM 汇总
XAgent 是一个开源、基于大型语言模型（LLM）的通用自主Agent，可以自动解决各种复杂任务。该框架采用双环机制，外循环用于高层任务管理，起到规划（Planning）的作用，内循环用于底层任务执行，起到执行（Execution）的作用。
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。
在这篇文章中，风叔介绍了多智能体系统的意义和价值，并详细介绍了MetaGPT、AutoGen、XAgent这三种著名的多智能体设计框架。
从协作设计实现上来说，风叔更倾向选择 LLM驱动的Multi-Agent设计方向，减少工程化的侵入。因为LLM能力在成长，随着时间的推移，现在的瓶颈可能会被突破，而 SOP驱动是工程化的，无法随着时间自我迭代。