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多代理系統

多代理、代理群
多個 AI 代理協作、辯論或分工的架構,用以解決單一代理無法獨立處理的問題。每個代理可能有不同的角色(研究員、編碼者、審查者)、不同的工具或不同的模型。它們透過結構化訊息、共享記憶或直接交接進行通訊。

為什麼重要

多代理系統是複雜 AI 任務的新興範式。單一 LLM 呼叫處理一個問題。代理處理多步驟任務。多代理系統處理需要不同專業知識、平行工作或透過審查進行品質保證的任務。隨著 AI 從聊天機器人轉向自主工作流程,多代理架構成為自然的擴展模式。

深度解析

常見模式:監督者模式(一個「管理者」代理委派給專門的「工作者」代理)、辯論模式(代理爭論對立立場以達成更平衡的結論)、管線模式(代理按順序處理,每個精煉前一個的輸出)和對等模式(代理平行處理問題的不同方面並合併結果)。

框架

多個框架支援多代理系統:AutoGen(Microsoft)使代理能夠相互對話,CrewAI 提供基於角色的代理團隊,LangGraph 將複雜的代理工作流程作為狀態機處理,Anthropic 的 agent SDK 支援多代理編排。選擇取決於複雜度:簡單的交接不需要框架;具有分支邏輯和人在迴路審批的複雜工作流程則受益於結構化的編排。

成本問題

多代理系統會倍增 LLM API 成本——如果三個代理各進行五次呼叫來解決問題,那就是單次呼叫成本的 15 倍。價值主張在於品質改進為高風險任務帶來的收益超過成本。一個能在部署前捕捉錯誤的程式碼審查代理所節省的比 API 呼叫成本多得多。但對於簡單的任務,一個精心設計提示的單一模型通常就足夠了,而且便宜得多。

相關概念

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