协作解决问题架构

虽然LLM智能体之间非结构化交流可能足以应对简单协作，但要合作处理复杂、多方面的问题，需要更明确的互动模式。实施特定架构能够提供组织，明确分工，管理信息传递，并最终增强系统达成复杂目标的能力。这些架构并非互斥；复杂的系统通常会结合多种模式的构成部分。

接下来，让我们查看多智能体LLM系统中几种已有的合作解决问题架构。

层级团队

这种架构类似于传统组织结构。一个中央“管理者”或“协调者”智能体将一个高层目标分解成更小、更易管理的子任务。这些子任务随后被分派给下属“工作者”智能体，这些工作者可能进一步组织成子团队。管理者监督进展，整合成果，并处理通信传递。

运行方式：

1. 一个主智能体接收主要任务。
2. 它分析任务并将其分解为子目标。
3. 它将每个子目标分配给一个适当的工作者智能体（可能具备专业能力）。
4. 工作者智能体执行其分配的任务，可能与工具或记忆进行交互。
5. 工作者向管理者报告成果。
6. 管理者综合成果，可能要求修改或增加任务，直到达成主要目标。

一种典型的层级结构，其中管理者智能体协调专业的G工作者智能体。

优点：

• 对可清晰分解的任务有效。
• 允许工作者智能体专业化。
• 集中控制简化了协调。

缺点/挑战：

• 管理者智能体可能成为瓶颈。
• 通信开销可能很大。
• 管理者故障可能导致整个流程中断。
• 僵硬的结构可能不易适应意想不到的进展。

实施考量： 通过系统提示定义明确的职责和通信接口是很重要的。状态管理需要仔细考虑，特别是关于共享信息与智能体特定上下文 (context)。对委派任务进行错误处理是必要的。

辩论与评审

受对抗性合作或自我评审机制启发，这种架构涉及多个智能体迭代地审查和改进工作。一个智能体可能提出解决方案，而其他智能体提供评审意见，找出缺陷，或提出改进建议。这个循环持续进行，直到达成共识或满足预设质量标准。

运行方式：

1. 一个初始智能体（或多个智能体）生成一份提案（例如：代码、文本、计划）。
2. 一个或多个评审智能体根据特定标准（例如：正确性、清晰度、完整性、潜在风险）评估该提案。
3. 评审意见反馈给提案智能体（或另一个改进智能体）。
4. 提案根据反馈进行修改。
5. 步骤2-4重复一定轮数，或者直到评审不再发现其他重大问题。

优点：

• 提高输出的质量、可靠性和真实性。
• 对需要改进、验证或创意发想的任务有效（例如：写作、编码、规划）。
• 可显现隐藏的假设或边缘情况。

缺点/挑战：

• 由于多次迭代，计算成本可能较高。
• 需要仔细设计角色和评审指南，以避免无益的循环或僵局。
• 定义终止条件（何时输出“足够好”？）可能很困难。
• 管理可能冲突的评审意见需要一种解决策略。

实施考量： 提示工程 (prompt engineering)对定义独特的“提案者”和“评审者”角色以及评估标准很关键。可能需要一个协调者或管理者智能体来管理轮次，综合反馈，并决定终止。支持会话智能体或状态机的框架通常有益。

专家咨询（路由/调度）

此模式类似于“专家混合”方法。一个中央路由或调度智能体分析传入任务或子问题，并将其路由到系统中最适合的专业智能体。每个专业智能体都针对特定功能进行优化（可能通过微调 (fine-tuning)或特定提示）。

运行方式：

1. 一个协调者或路由智能体接收任务或查询。
2. 它分析请求以判断所需的专业能力（例如：数学计算、代码生成、数据库查询、文献审查）。
3. 它将请求路由给指定的专业智能体。
4. 专业智能体使用其定制能力和可能具备的专业工具处理请求。
5. 结果返回给路由，或直接传递给更大工作流程中的下一步。

路由智能体根据所需专业能力，将子任务分配给专业智能体。

优点：

• 使用优化过的智能体，在特定子任务上获得更高表现。
• 模块化设计便于更新或添加新专业智能体。
• 对涉及多种能力的工作流程高效。

缺点/挑战：

• 路由正确分类和路由任务的能力是基础；错误路由会导致错误或效率低下。
• 需要仔细设计，并可能对专业智能体进行微调。
• 管理路由与专业智能体之间的状态和上下文 (context)移交可能很复杂。

实施考量： 路由智能体通常需要复杂的推理 (inference)能力或分类模型才能有效履行其功能。为专业智能体定义清晰的API或函数调用规范是很重要的。LLM提示中的函数调用或工具描述等技术常用于路由逻辑。

流水线/装配线

在这种直接的架构中，智能体按顺序排列。一个智能体的输出作为下一个智能体的输入，模仿装配线流程。每个智能体在更大工作流程中执行特定的转换或步骤。

运行方式：

1. 初始智能体接收输入数据或任务。
2. 它执行其指定操作（例如：数据提取）。
3. 其输出直接传递给序列中的下一个智能体。
4. 第二个智能体执行其操作（例如：数据清洗）。
5. 如此沿着流水线继续，直到最终智能体产生最终成果。

优点：

• 对线性工作流程来说直观且易于实施。
• 控制和数据的流动清晰。
• 适用于具有明确顺序阶段的任务。

缺点/挑战：

• 缺乏灵活性；偏离线性路径很难处理。
• 早期阶段的错误可能传播并对下游智能体造成负面影响。
• 如果各阶段处理时间差异很大（造成瓶颈），可能效率低下。
• 没有固有机制用于非相邻阶段之间的反馈循环或修改。

实施考量： 需要相邻智能体之间有明确的输入/输出格式。每个阶段的错误处理很重要，以防止级联故障。如果智能体处理时间差异很大，可能需要缓冲或异步处理。

选择与组合架构

最佳选择很大程度上取决于具体问题：

• 可分解性： 当任务可以清晰分解时，层级团队表现优异。
• 改进需求： 当质量、可靠性或考察替代方案很重要时，辩论/评审很有价值。
• 专业技能： 当需要多样、特定专业能力时，专家咨询模式有效。
• 线性流程： 流水线模式对明确定义的顺序工作流程效果良好。

在实践中，复杂应用常采用混合架构。例如，一个层级系统可能使用专业智能体作为工作者，或流水线阶段内部使用辩论机制进行质量控制。设计有效的合作式多智能体系统需要理解这些基本模式，并精心组合它们以满足当前任务的需求，始终考虑复杂性、通信开销、可靠性和计算成本之间的权衡。AutoGen、CrewAI或LangGraph等框架提供抽象和工具，极大地帮助实施和管理这些合作结构。