Multi-Agent

引言多智能体（Multi-Agent）是2026年AI应用的热门方向。微软的AutoGen框架是这一领域的领军者，它让多个AI智能体协作完成复杂任务成为可能。本文将全面介绍AutoGen 2026的最新进展。 AutoGen 2026核心概念多智能体协作模式模式一：对话式协作 Agent A ←→ Agent B （两个Agent通过对话解决问题）模式二：层级式协作 Manager Agent ├── Worker Agent 1 ├── Worker Agent 2 └── Worker Agent 3 （管理者分配任务给工作者）模式三：流水线协作 Agent A → Agent B → Agent C （每个Agent处理一个阶段）模式四：竞争式协作 Agent A ↘ Agent B → Judge Agent Agent C ↗ （多个Agent竞争，裁判选择最佳）基本使用双Agent对话 from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent # 创建用户代理 user_proxy = UserProxyAgent( name="user", human_input_mode="TERMINATE", max_consecutive_auto_reply=10 ) # 创建助手 assistant = AssistantAgent( name="assistant", system_prompt="你是一个Python编程助手。", llm_config={"model": "gpt-5"} ) # 开始对话 user_proxy.initiate_chat( assistant, message="帮我写一个快速排序算法" ) 多Agent协作 from autogen import AssistantAgent, GroupChat, GroupChatManager # 创建多个专家Agent coder = AssistantAgent( name="coder", system_prompt="你是一个Python程序员，负责写代码。", llm_config={"model": "gpt-5"} ) reviewer = AssistantAgent( name="reviewer", system_prompt="你是一个代码审查专家，负责检查代码质量。", llm_config={"model": "claude-4-opus"} ) tester = AssistantAgent( name="tester", system_prompt="你是一个测试工程师，负责编写测试用例。", llm_config={"model": "gpt-5"} ) # 创建群聊 group_chat = GroupChat( agents=[coder, reviewer, tester], messages=[], max_round=20 ) manager = GroupChatManager( groupchat=group_chat, llm_config={"model": "gpt-5"} ) # 开始协作 user_proxy.initiate_chat( manager, message="实现一个LRU缓存，包括代码、审查和测试" ) 2026年新特性 1. Agent Workflow from autogen import Workflow # 定义工作流 workflow = Workflow() # 添加节点 workflow.add_node("researcher", research_agent) workflow.add_node("writer", writing_agent) workflow.add_node("editor", editing_agent) # 定义流程 workflow.add_edge("researcher", "writer") workflow.add_edge("writer", "editor") workflow.add_edge("editor", "writer", condition="needs_revision") # 执行 result = workflow.run("写一篇关于AI的科普文章") 2. Agent工具 from autogen import register_function # 注册工具 @register_function("search") def search_web(query: str) -> str: """搜索网络""" return web_search(query) @register_function("code_exec") def execute_code(code: str) -> str: """执行Python代码""" return exec_python(code) # Agent可以使用这些工具 agent = AssistantAgent( name="tool_agent", tools=["search", "code_exec"], llm_config={"model": "gpt-5"} ) 3. 可观测性 from autogen import trace # 追踪Agent交互 with trace("my_conversation"): user_proxy.initiate_chat(assistant, message="...") # 查看追踪 trace.visualize() # 生成交互图 4. 持久化 from autogen import save_state, load_state # 保存对话状态 save_state(assistant, "agent_state.pkl") # 加载状态继续对话 assistant = load_state("agent_state.pkl") user_proxy.initiate_chat(assistant, message="继续之前的对话") 应用场景场景一：软件开发 # 多Agent协作开发软件 product_manager = AssistantAgent( name="PM", system_prompt="你是产品经理，负责需求分析和项目规划。" ) architect = AssistantAgent( name="Architect", system_prompt="你是架构师，负责技术设计。" ) developer = AssistantAgent( name="Developer", system_prompt="你是开发者，负责编码实现。" ) qa = AssistantAgent( name="QA", system_prompt="你是测试工程师，负责质量保证。" ) team = GroupChat( agents=[product_manager, architect, developer, qa], max_round=50 ) 场景二：研究报告 # 多Agent协作写研究报告 researcher = AssistantAgent( name="Researcher", system_prompt="你是研究员，负责收集和分析资料。" ) analyst = AssistantAgent( name="Analyst", system_prompt="你是分析师，负责数据分析和可视化。" ) writer = AssistantAgent( name="Writer", system_prompt="你是技术写作专家，负责撰写报告。" ) editor = AssistantAgent( name="Editor", system_prompt="你是编辑，负责审核和修改。" ) 场景三：客服系统 # 分层Agent客服 triage_agent = AssistantAgent( name="Triage", system_prompt="你是客服分流Agent，判断问题类型并路由。" ) tech_agent = AssistantAgent( name="Tech", system_prompt="你是技术支持Agent。" ) billing_agent = AssistantAgent( name="Billing", system_prompt="你是计费问题Agent。" ) 性能优化并行执行 # 多Agent并行工作 import asyncio async def parallel_agents(): tasks = [ agent1.ainvoke("任务1"), agent2.ainvoke("任务2"), agent3.ainvoke("任务3") ] results = await asyncio.gather(*tasks) return results 成本控制 # 根据任务复杂度选择模型 def select_model(task_complexity): if task_complexity == "simple": return "gpt-5o-mini" elif task_complexity == "medium": return "gpt-5o" else: return "gpt-5" 与其他框架对比特性 AutoGen CrewAI LangGraph 多Agent ★★★★★ ★★★★☆ ★★★☆☆ 工作流 ★★★★☆ ★★★★★ ★★★★★ 可观测性 ★★★☆☆ ★★★☆☆ ★★★★★ 学习曲线中等低高适合场景复杂协作角色扮演图式流程结语 AutoGen在2026年仍然是多智能体协作的首选框架。它让多个AI智能体像人类团队一样协作，各司其职，共同完成复杂任务。随着Agent工作流和可观测性的增强，AutoGen正在从实验性框架走向生产级工具。 ...