大家好，我是玄姐。

如今最強大的 AI 原生系統，早已不是單一龐大的模型，而是由多個 AI 智能體協作構成。這種 “多智能體系統（Multi-Agent Systems，簡稱 MAS）” 的新形態，標志著 AI 進化進入新階段，智能體之間的協作與配合，其重要性絲毫不亞于單個智能體的智能水平。

本文會用生活化的例子拆解多智能體系統的核心邏輯，帶你看懂它的工作原理，以及讓系統 “高效又能擴” 的三類核心架構。

一、先搞懂：什么是 LLM 智能體？

隨著大語言模型（LLM）的爆發，現在很多 AI 系統都以 LLM 為核心（比如：DeepSeek、Qwen3、ChatGPT、Claude、LLaMA 等），再通過提示詞、上下文工程、工具調用或流程設計擴展能力，這類系統就是 “LLM 智能體（LLM Agents）”。

根據實現方式不同，LLM 智能體主要分四種：

1. 工具調用型智能體（Tool-calling Agents）

簡單說就是讓 LLM “學會用工具”。比如：需要查實時數據時調用搜索工具，需要算數據時調用數據庫接口，靠外部工具彌補 LLM 自身 “不能實時聯網、不能操作外部系統” 的短板。

2. 圖結構智能體（Graph Agents）

遇到復雜任務時，它不會 “一口吃個胖子”，而是先把任務拆成多個小步驟。每個步驟可能調用特定的提示詞或工具，前一步的輸出直接作為后一步的輸入。從技術上看，它就像一個 “有方向的流程圖”：每個節點代表一次推理或工具調用，按順序推進。常用的開發框架有 LangGraph、CrewAI、LLamaIndex 等。

3. 規劃型智能體（Planning Agents）

執行任務前，它會先制定 “行動方案”。比如：接到 “寫一份產品報告” 的需求，會先拆成 “收集產品數據→分析競品→梳理核心優勢→組織報告結構” 這幾步，再按計劃執行?，F代框架如 AutoGPT、BabyAGI、CAMEL，都在這個思路上做了優化，讓規劃更細致、執行更順暢。

4. 推理型智能體（Reasoning Agents）

這是目前最常用的類型之一，靈感來自 2023 年的論文《ReAct：讓語言模型中的推理與行動協同》。它模擬人類的邏輯思考過程：收到需求后，先 “思考” 該做什么、為什么這么做，接著 “行動”（比如：調用工具），然后 “觀察” 行動結果，最后 “更新” 自己的判斷，這個 “思考→行動→觀察→更新” 的循環會一直持續，直到完成任務或觸發停止條件。和規劃型智能體不同，它不會定死一套計劃，而是靠實時反饋動態調整策略。

二、多智能體系統：讓多個智能體 “組隊干活”

多智能體系統，顧名思義就是把多個獨立的智能體組合起來，讓它們協作完成單個智能體搞不定的復雜任務。根據系統設計的不同，智能體之間的配合方式也不一樣。

下面用 “公司運營” 的例子，拆解三類最常見的多智能體架構，看看它們是如何實現協調、擴展和高效運作的。

1. 網絡型架構（Network）：小團隊 “平等協作”

假設你和三個朋友創業：一個后端開發、一個前端開發、一個行政。大家彼此熟悉，配合緊密。創業初期的核心目標是 “多找客戶”，所以外部人脈和團隊協作很關鍵。當客戶聯系團隊里任何人提需求時，這個人會先通知其他人，確認團隊能不能接：能接就直接做完交付；只能接一部分，就找隊友接手剩下的工作。

1.1 簡單場景

客戶認識你的后端開發，想要一個簡單的業務 API 接口。后端開發自己就能搞定，直接做完交給客戶。

1.2 復雜場景

還是同一個客戶，這次想要一個完整的應用，需要 UI 界面、多個 API 接口，還要服務器部署。后端開發一個人做不完，就把任務拆分：前端做 UI、行政協調服務器資源、自己開發 API，最后他整合所有部分，交付給客戶。

1.3 技術原理

這就是網絡型多智能體架構的核心邏輯：

• 每個智能體負責特定任務，且彼此互聯互通；
• 每個智能體都知道其他智能體的存在和能力；
• 指定一個智能體當 “入口”，收到需求后先判斷自己能不能處理，不能就把任務（或部分任務）傳給其他智能體。

1.4 技術示例

假設有三個智能體：搜索智能體（從數據庫拉數據）、計算智能體（處理數值任務）、圖表智能體（生成可視化圖表）。當你提 “計算公司去年營收” 的需求時：

1. 入口智能體（比如：搜索智能體）先判斷：自己能拉數據，但不會計算，于是自己負責 “拉取去年營收原始數據”，再把 “計算營收” 的任務傳給計算智能體；
2. 計算智能體算完后，把結果傳給圖表智能體生成營收圖表；
3. 最后由入口智能體整合 “原始數據 + 計算結果 + 圖表”，返回給你。

1.5 優缺點

• 優點

適合智能體數量少于 10 個的小型系統，直接連接即可，不用設計層級關系；

• 缺點

1. 可擴展性差：系統變大時，新增智能體要和所有現有智能體建立連接，還要讓老智能體 “認識” 新智能體；
2. 成本高：每個智能體的提示詞里都要包含其他所有智能體的信息，任務越復雜，提示詞越長，消耗的 Token 越多，不僅花錢，還可能觸發 API 調用限制，導致復雜任務失敗。

2. 主管型架構（Supervisor）：中型團隊 “專人統籌”

公司慢慢發展，客戶和任務越來越多。你希望團隊成員專注自己的領域，不用分心找客戶；還招了更多專家（比如：AI 工程師、運維工程師），公司結構開始變化。現在大家都歸你管，你成了 “中央主管”。客戶提需求時先找你：你分析需求后分給合適的人，全程跟進進度；團隊成員做完后先向你匯報，你確認沒問題再把結果交給客戶。

2.1 簡單場景

客戶想要一個用于分析工作的定制 AI。你直接把任務分給 AI 工程師，工程師開發測試完交給你，你再交付給客戶。

2.2 復雜場景

客戶想要一個全功能應用，包含集成 AI、UI 界面、后端服務和 CI/CD（持續集成 / 持續部署）流水線。這時你要像項目經理一樣拆分任務、制定流程：

1. 讓 AI 工程師研發分析型 AI；
2. AI 模型完成后，交給后端工程師集成到服務器端應用；
3. 后端做完后，讓前端工程師開發對接后端的 UI 界面；
4. 最后讓運維工程師搭建 CI/CD 流水線，把應用部署到服務器；
5. 你整合所有成果，交付給客戶。

2.3 技術原理

這類架構的核心是 “中央協調智能體（主管）”，它和所有其他智能體建立 “一對一” 關系：

• 協調智能體負責分析需求、拆分任務、分給對應專業智能體；
• 專業智能體只需專注自己的任務，不用知道其他智能體的存在，只和協調智能體溝通。

2.4 技術示例

還是用搜索、計算、圖表三個智能體，但這次新增一個 “協調智能體”。當你提 “計算公司上月營收” 時，流程變成：

1. 協調智能體先分析需求：需要 “拉取數據→計算→生成圖表” 三個步驟；
2. 協調智能體先讓搜索智能體拉取上月原始數據，拿到數據后再讓計算智能體算營收，最后讓圖表智能體生成圖表；
3. 三個智能體分別把結果傳給協調智能體，由協調智能體整合后返回給你。

2.5 優缺點

• 優點專業智能體可專注自身任務，不用關注其他智能體，適合中型系統；
• 缺點存在 “協調瓶頸”—— 隨著智能體增多，協調智能體的提示詞會包含所有智能體的信息，最后可能因提示詞過長觸發 Token 限制，導致任務失敗。

3. 層級型架構（Hierarchical）：大公司 “部門分工”

現在你的公司成了行業龍頭，員工多、客戶多，你不可能再一個個管理所有人（就像拿破侖記不住每個士兵的名字）。于是你把公司分成多個 “部門”，每個部門集中同類技能的員工，給每個部門任命一個經理。現在你不用給個人分配任務，只需把高層目標交給部門經理；經理再把任務分給部門里合適的人，完成后向你匯報。這種結構還能有多層級，比如：部門里再分更小的專業小組。

3.1 技術原理

這就是層級型多智能體架構的邏輯，專門解決主管型架構的 “協調瓶頸”：

• 頂層有一個 “總協調智能體”，只和少數 “子協調智能體”（比如：部門經理）溝通；
• 子協調智能體各自管理一組專業智能體；
• 流程和主管型類似，但多了層級：需求先到總協調智能體，總協調智能體分析后傳給對應子協調智能體；子協調智能體拆分任務，分給專業智能體；結果從專業智能體逐級向上反饋，最后由總協調智能體交付輸出。

三、延伸概念：智能體即工具（Agent as a Tool）

在現代開發中，“智能體即工具” 的概念常和層級型、主管型架構結合：不用為每個工具單獨寫代碼，而是把一個智能體當作 “領域專屬工具”，讓它處理一組相關任務；甚至能把整個多智能體系統當作一個強大的 “超級工具”，供更高層級的智能體調用。這種方式能封裝復雜能力，構建更精密的系統。

四、總結：如何選適合的多智能體架構？

多智能體系統為 “在一個生態里管理多個 LLM 智能體” 提供了結構化方案，三類核心架構的適用場景和特點如下：

每種架構在可擴展性、復雜度和效率上各有取舍，要根據實際需求選擇。

如果想入門開發，推薦先了解Spring AI Alibaba、LangGraph 和 LlamaIndex，它們是目前最流行的 LLM 智能體與多智能體系統開發框架，LangGraph 還提供了構建多智能體系統的教程。

如果想連接用不同框架或語言開發的智能體，可以深入研究 “智能體間通信” 和 “MCP（模型上下文協議）”。把這些概念和上述架構結合，就能設計出適應性強、可擴展的多智能體系統架構。

好了，這就是我今天想分享的內容。

本文轉載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐