AI Agent的工作流编排：从单Agent到多Agent系统设计
从单兵作战到团队协作 单个Agent的能力受限于单一模型的上下文窗口和推理能力。当任务复杂到需要多种专业能力时，多Agent协作成为必然选择。但如何编排多个Agent高效协作，是一个充满设计权衡的工程问题。 编排模式分类 1. 中心化编排（Orchestrator模式） 一个中心编排器分发任务给多个专业Agent： class Orchestrator: def __init__(self): self.agents = { "researcher": ResearchAgent(), "writer": WriterAgent(), "reviewer": ReviewerAgent(), "fact_checker": FactCheckAgent(), } self.task_decomposer = TaskDecomposer() def execute(self, task): # 1. 任务分解 subtasks = self.task_decomposer.decompose(task) # 2. 分配给合适的Agent results = {} for subtask in subtasks: agent = self._select_agent(subtask) result = agent.execute(subtask, context=results) results[subtask.id] = result # 3. 综合结果 final = self._synthesize(results) return final def _select_agent(self, subtask): """根据子任务类型选择Agent""" if subtask.type == "research": return self.agents["researcher"] elif subtask.type == "writing": return self.agents["writer"] elif subtask.type == "fact_check": return self.agents["fact_checker"] # ... 优势： 控制流清晰，易于调试 可以精确控制执行顺序 中心节点维护全局状态 劣势： 中心节点是性能瓶颈 所有通信经过中心，延迟高 中心节点故障则全系统故障 2. 去中心化编排（P2P模式） Agent之间直接通信，无中心节点： class P2PAgent: def __init__(self, name, capabilities): self.name = name self.capabilities = capabilities self.peers = {} # 已知的其他Agent self.message_queue = asyncio.Queue() async def run(self): """Agent主循环""" while True: message = await self.message_queue.get() if message.type == "task": # 处理任务 if self._can_handle(message.task): result = await self._handle(message.task) await self._send(message.sender, "result", result) else: # 转发给合适的peer peer = self._find_capable_peer(message.task) await self._send(peer, "task", message.task) elif message.type == "result": self._process_result(message) async def _send(self, peer_name, msg_type, content): """直接发送消息给peer""" peer = self.peers[peer_name] await peer.message_queue.put({ "type": msg_type, "content": content, "sender": self.name }) 优势： ...
