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:一个主智能体接收主要任务。它分析任务并将其分解为子目标。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)。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。工作者向管理者报告成果。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。digraph G { rankdir=TB; node [shape=box, style=rounded, fontname="Arial", fontsize=10, margin=0.1]; edge [fontname="Arial", fontsize=9]; Goal [label="总体目标\n(例如:市场分析报告)", shape=ellipse, style=filled, fillcolor="#e9ecef"]; Manager [label="管理者智能体\n(分解,综合)", style=filled, fillcolor="#a5d8ff"]; Worker1 [label="工作者智能体1\n(数据收集)", style=filled, fillcolor="#b2f2bb"]; Worker2 [label="工作者智能体2\n(情感分析)", style=filled, fillcolor="#b2f2bb"]; Worker3 [label="工作者智能体3\n(报告生成)", style=filled, fillcolor="#b2f2bb"]; Goal -> Manager [label="接收任务"]; Manager -> Worker1 [label="委派子任务1"]; Manager -> Worker2 [label="委派子任务2"]; Manager -> Worker3 [label="委派子任务3"]; Worker1 -> Manager [label="返回数据"]; Worker2 -> Manager [label="返回分析"]; Worker3 -> Manager [label="返回报告草稿"]; Manager -> Goal [label="输出最终报告", style=dashed]; }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。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: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)。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。评审意见反馈给提案智能体(或另一个改进智能体)。提案根据反馈进行修改。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(可能通过微调或特定提示)。运行方式:一个协调者或路由智能体接收任务或查询。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)。它将请求路由给指定的专业智能体。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。结果返回给路由,或直接传递给更大工作流程中的下一步。digraph G { rankdir=LR; node [shape=box, style=rounded, fontname="Arial", fontsize=10, margin=0.1]; edge [fontname="Arial", fontsize=9]; Input [label="用户查询\n(例如:'分析销售数据\n并预测第三季度')", shape=ellipse, style=filled, fillcolor="#e9ecef"]; Router [label="路由智能体\n(任务分析与路由)", style=filled, fillcolor="#a5d8ff"]; Specialist1 [label="数据分析智能体\n(SQL, Python)", style=filled, fillcolor="#ffec99"]; Specialist2 [label="预测智能体\n(时间序列模型)", style=filled, fillcolor="#ffec99"]; Specialist3 [label="报告智能体\n(总结)", style=filled, fillcolor="#ffec99"]; Output [label="最终报告", shape=ellipse, style=filled, fillcolor="#e9ecef"]; Input -> Router; Router -> Specialist1 [label="路由'分析'"]; Router -> Specialist2 [label="路由'预测'"]; Specialist1 -> Router [label="返回分析结果"]; Specialist2 -> Router [label="返回预测结果"]; Router -> Specialist3 [label="路由'总结'"]; Specialist3 -> Output [label="输出报告"]; }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:初始智能体接收输入数据或任务。它执行其指定操作(例如:数据提取)。其输出直接传递给序列中的下一个智能体。第二个智能体执行其操作(例如:数据清洗)。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。