Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能(AI)生態領域相關的技術 - Multi-Agent ，即“多代理”技術 。

眾所周知，AI Agent 已經成為生成人工智能應用程序的重要組成部分。然而，為了能夠有效地與復雜環境進行互動，這些代理需要具備強大的推理能力，以便能夠獨立做出決策并幫助用戶解決各種任務。行為和推理之間存在著緊密的協同聯系，這對于 AI Agent 快速學習新任務非常有幫助。此外，AI Agent 還需要推理能力來修改他們的計劃，同時考慮到新的反饋或學到的信息。如果缺乏推理技能，這些代理的工作可能會出現問題，例如誤解用戶的查詢或未能考慮到多步驟的影響。

因此，推理能力對于 AI Agent 來說至關重要。它們需要能夠推理和理解復雜的情境，從而做出明智的決策和行動。通過推理，AI Agent 能夠分析和解釋輸入數據，并基于已有的知識和經驗進行推斷。這種能力使得代理能夠更好地理解用戶的意圖和需求，并提供準確的響應和解決方案。

此外，推理還能夠幫助 AI Agent 在面對新的信息或反饋時進行靈活的調整和改進。代理可以根據推理結果來修改其計劃和策略，以適應不斷變化的環境和需求。這種迭代的推理過程使得 AI Agent 能夠不斷學習和優化自身的性能，提供更加智能和高效的服務。

一、到底什么是 Agent 以及如何理解 ?

近年來，大型語言模型(Large Language Models, LLMs)的出現為人工智能領域帶來了革命性的變革。這種基于海量數據訓練而成的語言模型不僅具備卓越的自然語言理解和生成能力，更令人驚嘆的是它展現出了一定的推理和決策能力。正是基于這一獨特優勢， LLM 正被視為構建新一代 AI Agent 系統的基礎計算組件。

在 LLM 的背景下，AI Agent 被定義為一種以 LLM 為核心，融合多種功能模塊的復合智能系統，旨在模擬人類面對任務挑戰時的思考和行為方式，即制定解決方案，并合理調配可用的工具資源加以執行。這種設計理念與人類的認知模式有著內在的相似性：面對棘手的問題時，我們首先會在腦中構筑出綜合性的解決策略，然后再動用各種手段資源去一一實施，最終完成既定目標。在該過程中，人腦扮演著至關重要的推理和規劃角色，而 LLM 恰好為 AI Agent 賦予了類似的核心推理能力。

在整個任務解決的流程中，AI Agent 首先需要借助 LLM 的強大推理能力，根據當前的環境狀態、任務需求等全面信息，制定一個合理的解決計劃。接下來，為了實現計劃的各個環節，代理將根據具體需求調用其可用的工具，如信息檢索、分析建模、知識庫查詢等。這類工具正是代理賴以發揮其功能的“百寶箱”。

除了核心的 LLM 計算單元和功能性工具之外，智能代理系統還需要包含其他輔助組件，如任務管理模塊、安全控制模塊、用戶交互界面等，以保證系統的正常運行和高效調度。總的來說，一個典型的 AI Agent 可以概括為由三大核心部分構成：

1.Prompt

Prompt 是多代理智能系統的核心指導綱領，相當于整個系統的行為和工作方式的總體藍圖。它明確界定了每個智能代理的目標和職責，同時也提出了實現這些目標所需遵循的約束條件和準則。

值得關注的是，Prompt 設計也直接影響了單個智能代理的復雜程度。為了構建一個復雜的多代理系統，我們通常會在不同的代理之間合理分工，使每個代理負責較為簡單的子任務。這種分工有利于控制單個代理的復雜性，從而更易于管理和調試。相應地，每個代理的提示也會相對簡單一些，只需關注該代理的具體職責范疇。

2.Memory

Memory 則是賦予智能代理以學習、進化和持續優化的能力。就像代理的個人知識庫和經驗檔案，記錄了其過往的所見所聞和互動歷程。借助 Memory，代理無需在每個新場景中從零開始，而是能夠依賴已有積累做出明智判斷。更重要的是，Memory 使代理能夠及時總結經驗教訓，不斷提升自我。

正如人類會從過去的失敗中汲取智慧一樣，AI Agent 也能憑借記憶系統提煉和內化歷史交互中的有價值信息，進而不斷優化自身的決策模型。因此，從某種角度而言，Memory 的作用，不僅在于對已知的積累和沉淀，更在于賦予了代理持續進化和自我完善的內在動力。

3.Tools

與 Prompt 和 Memory 相比，Tools 則是 AI Agent 施展能力和發揮專長的載體，其可以是功能強大的 API、數據分析模型、知識庫查詢服務等等，旨在為代理賦能，使其能夠高效地完成既定任務。Tools 所承載的，正是人類在漫長的發展歷程中通過不懈探索而積累的各種專業知識和技術能力。通過將這些工具整合到智能代理的工作流程中，賦予了它們專業水準的能力輸出，提高了系統的工作效率。

誠然，Prompt、Memory 和 Tools 分別側重于不同層面的能力賦予，但它們并非相互獨立，而是緊密融合、環環相扣。一方面，合理的 Prompt 為 Memory 和 Tools 的利用提供了適當的指引，避免了盲目和失范;另一方面，Memory 和 Tools 又為系統實現Prompt 所定的目標提供了核心支撐。三者缺一不可，相互依賴，共同構筑了一個智能、高效、安全可控的 AI Agent 體系。

二、Single-Agent 面臨的困境 ?

Single-Agent 系統由一個集成了多種工具的人工智能代理構成，旨在自主完成各種復雜任務。該代理擁有強大的推理和綜合能力，能夠基于大型語言模型的知識庫，制定分階段的解決方案。在執行過程中，代理會靈活調配所需工具的組合，逐步完成每個環節，并將各階段的中間輸出有機融合，最終生成理想的綜合解決方案，從而高效實現預期目標。

Single-Agent 系統參考架構示意圖

雖然 Single-Agent 系統憑借集成多種工具和強大推理能力的優勢，在某些特定場景中表現出色，但其在復雜動態環境下的適用性和性能仍受到諸多固有局限的制約。具體可參考如下所示。

首先， Single-Agent 系統的知識獲取和認知范疇高度依賴于其訓練數據集和模型算法，這使得它難以全面把握多元異構的信息要素，以及復雜環境中瞬息萬變的細微變化。 Single-Agent 很容易產生知識盲區和認知偏差，從而在面臨新的情景時無法作出前瞻性的正確決策，導致決策失誤。

其次，即便是當下最先進的 Single-Agent ，其可用的算力資源和計算能力在物理層面仍有明確的上限，無法做到無限擴展。一旦面臨極其錯綜復雜、計算量密集的任務， Single-Agent 無疑會遭遇算力瓶頸，無法高效完成處理，性能將大打折扣。

再者， Single-Agent 系統本質上是一種集中式的架構模式，這決定了它存在著極高的故障風險。一旦核心代理發生故障或遭受攻擊，整個系統將完全癱瘓，難以繼續運轉，缺乏有效的容錯和備份機制，無法確保關鍵任務的連續性和可靠性。

此外，復雜環境下的決策往往需要各種異構智能算法模型的協同配合，而封閉的 Single-Agent 系統難以靈活整合不同AI范式，無法充分挖掘多元異質智能的協同潛能，解決復雜問題的能力相對有限。

最后， Single-Agent 系統通常是封閉式的，新的功能、知識很難被快速注入和更新，整體的可擴展性和可升級性較差，無法高效適應不斷變化的復雜業務需求，存在架構上的先天缺陷。

三、什么是 Multi Agent 以及為什么是一個里程碑突破?

在上述文章中，我們提到，Single-Agent 系統在實踐探索中逐步凸顯出重大局限性，尤其是在應對復雜多變任務環境以及系統可擴展性方面的不足，這為引入多代理系統(Multi-Agent System，MAS)奠定了堅實基礎。MAS 提供了一種強大的分布式架構框架，有望徹底克服單一代理系統固有的瓶頸。

在 Multi-Agent 系統架構中，由眾多獨立自治的智能體代理組成，它們擁有各自獨特的領域知識、功能算法和工具資源，可以通過靈活的交互協作，共同完成錯綜復雜的決策任務。與單一代理系統將所有職責高度集中在一個代理身上不同， Multi-Agent 系統則實現了職責和工作的模塊化分工，允許各個代理按照自身的特長和專長，承擔不同的子任務角色,進行高度專業化的分工協作。這種方式不僅能夠大幅提升整體工作效率，更重要的是賦予了系統更強大的處理復雜多樣化任務的能力。

此外， Multi-Agent 系統具有天然的開放性和可擴展性。當系統面臨任務需求的不斷擴展和功能的持續迭代時，通過引入新的專門代理就可以無縫擴展和升級整體能力，而無需對現有架構進行大規模的重構改造。這與單一代理系統由于其封閉集中式設計,每次功能擴展都需要對整體架構做根本性的修改形成鮮明對比。 Multi-Agent 系統靈活可擴展的特性，使其可以更容易地適應不斷變化的復雜業務環境和需求。

Multi-Agent 系統系統固有的分布式特征還賦予了它天然的容錯性和健壯性。由于存在多個代理的冗余和備份，即使某些代理發生故障或受到攻擊，只要其他代理能夠按照事先商定的協作機制繼續運轉，整個系統仍將保持正常工作，從而最大程度地確保了關鍵任務的連續性和可靠性，這是單點故障高風險的單一代理系統所無法企及的。

Multi-Agent 系統參考架構示意圖

Multi-Agent 系統憑借其先天的分布式協作、異構智能融合、模塊化擴展、容錯魯棒等獨特優勢，正逐步展現出在諸多傳統行業和復雜應用場景中的革命性影響力和巨大變革潛能。具體：

在運輸和交通管理領域，Multi-Agent 系統可將復雜的交通網絡分解為多個可協作的代理模塊，如交通流量代理、路徑規劃代理、事故預警代理等，通過彼此的緊密協同，實現對整個交通系統的精細化智能管控和動態優化，大幅提升交通效率和安全性。

在制造業和機器人應用方面，Multi-Agent 系統能夠高效整合規劃、控制、執行、監測等異構智能模塊，使機器人系統擁有更高的自主性和適應性，在動態復雜的生產車間環境中可實現高效協作和隨機應變，實現人機物的有機融合，推動智能制造向更高水平邁進。

醫療健康系統作為典型的復雜場景，Multi-Agent 系統可將疾病診斷、治療方案制定、患者健康管理等環節分而治之，由不同的專家代理分工協作，通過整合醫療知識庫、個人健康數據等異構信息源，為患者提供更加精準的個性化診療方案，實現醫療資源的優化配置和高效利用。

此外，在需求變化劇烈、環境復雜多變的應用場景中，Multi-Agent 系統的適應性決策能力也將大放異彩。靈活的模塊化設計和自主調整策略，使 Multi-Agent 系統能夠有效應對動態環境的不確定性挑戰，制定出行之有效的應對之策。

Reference ：

• [1] https://www.marktechpost.com/2024/04/26/single-agent-architectures-ssas-and-multi-agent-architectures-maas-achieving-complex-goals-including-enhanced-reasoning-planning-and-tool-execution-capabilities/
• [2] https://neurohive.io/en/news/arthur-bench-framework-for-evaluating-language-models/