作者 | Nikhil Gupta，Atlassian AI產品管理負責人
編譯 | 云昭
出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）
時至今日，如果再提如何構建一個Agent，肯定已經過時了。打造一個超級智能的單一模型已經不再是2025年的主旋律。
而真正的力量和令人興奮的新領域，是讓多個專業化的AI智能體協同運轉起來。可以把它們看作一支專家團隊，每個成員擁有不同技能——一個負責數據分析，一個負責客戶互動，另一個管理物流，等等。讓這支團隊無縫協作，正是業界討論和現代平臺所推動的魔力所在。
但說實話，協調一群獨立且偶爾“古怪”的智能體并不容易。
難點不僅僅是單個智能體的構建，而是在于這復雜且瑣碎的中間環節——編排。智能體相互依賴、異步行動且可能獨立失敗，你不僅是在寫軟件，更像是在指揮一場復雜的交響樂。這里就需要堅實的架構藍圖，可靠且可擴展的設計模式必須從一開始就考慮進去。
1.智能體協作的棘手問題
為什么多智能體系統的編排如此棘手？原因有這幾點：
- 它們是獨立的：智能體不像程序里的函數調用，通常各自有自己的循環、目標和狀態，不會耐心等待指令。
- 通信復雜：不僅是A智能體與B智能體對話。A可能廣播信息給C和D，B又在等待E的信號后才告訴F消息。
- 需要共享“大腦”（狀態）：它們如何就“事實真相”達成共識？如果A智能體更新了記錄，B智能體如何快速且可靠地知道？過時或沖突信息是大忌。
- 故障不可避免：智能體崩潰、消息丟失、外部服務超時，某個環節出錯可能導致整個系統停擺，甚至錯誤執行。
- 一致性設計很難：多智能體分布式、異步操作的復雜流程，如何確保最終狀態有效且正確？
簡而言之，隨著智能體和交互數量增加，組合復雜度爆炸。沒有可靠的規劃，調試成噩夢，系統脆弱易壞。
2.選擇你的編排策略
決定智能體如何協調工作，是最根本的架構選擇。常見框架：
- 指揮家模式（層級式）像傳統交響樂，有一個主編排者（指揮家）掌控全局，指揮各智能體（樂手）何時演奏。優點：流程清晰，執行易追蹤，控制簡單，適合較小或不太動態系統。缺點：指揮家可能成為瓶頸或單點故障，靈活性低，難應對動態反應。
- 爵士樂團模式（聯邦式/去中心化）智能體基于共享信號或規則直接協調，類似爵士樂手相互即興演奏。存在共享資源或事件流，但無中央控制。優點：具備彈性（某一樂手停下，其他人繼續），擴展性好，適應變化，行為更自然。缺點：整體流程難以理解，調試復雜（“那個智能體為什么這么做？”），保證全局一致性難度大。
許多真實多智能體系統是混合型——頂層有總指揮，內部智能體群組則去中心化協作。
3.管理智能體的“大腦”（共享狀態）
智能體協作需要共享世界觀，或至少共享相關任務的信息，如客戶訂單狀態、產品知識庫、團隊目標進度等。維持這個“集體大腦”的一致性和分布訪問極具挑戰。
常用架構模式：
- 中央知識庫（集中式）所有共享信息的權威來源（數據庫或知識服務）。智能體查詢（讀）和更新（寫）。優點：真理單一來源，易于保證一致性。缺點：高并發壓力大，可能成為瓶頸，需高度可靠和可擴展。
- 分布式緩存智能體本地保存常用數據副本以提升速度，同時由中央庫做后盾。優點：讀取快。缺點：緩存失效和一致性是大難題。
- 消息廣播中央庫或智能體廣播“信息變更”消息，其他智能體監聽更新。優點：智能體解耦，適合事件驅動。缺點：消息丟失或處理錯誤帶來風險。
選擇方案時需權衡實時一致性與性能需求。
4.錯誤處理與恢復設計
智能體失敗是“何時”不是“是否”的問題。架構要預見并應對。
考慮：
- 看門狗（監控）監視智能體行為，異常時重啟或報警。
- 重試與冪等性失敗操作自動重試，但需確保冪等（重復執行結果相同）。
- 補償機制后續步驟失敗時撤銷前面成功步驟，Saga模式是典型方案。
- 流程狀態管理持久化記錄流程進度，故障時可從最近狀態恢復。
- 防火墻模式（斷路器和艙壁）限制失敗影響范圍，防止系統級崩潰。
5.確保任務執行一致性
除了單智能體的穩定，還要確保協作任務整體完成：
- 近原子操作雖難實現分布式ACID事務，但通過Saga等模式可近似保證。
- 事件溯源記錄所有重要操作為不可變事件，方便審計和重構狀態。
- 共識機制關鍵決策時智能體需達成一致，可用投票或復雜算法。
- 校驗流程在任務完成后驗證狀態，異常則觸發糾正。
6.必備基礎設施工具箱
高質量架構離不開合適基礎設施：
- 消息隊列（Kafka、RabbitMQ）解耦智能體異步通信，平滑流量峰值。
- 共享數據庫/知識庫按需選關系型、NoSQL、圖數據庫等，保證性能和高可用。
- 觀測平臺（日志、指標、追蹤）分布式系統調試的命脈，必須能全鏈路監控。
- 智能體注冊中心方便發現服務和智能體實例。
- 容器化與編排（Kubernetes等）部署、管理、彈性伸縮的關鍵。
7.智能體如何通信？
通信協議影響性能與耦合度：
- 電話模式（REST/HTTP）簡單普遍，適合請求-響應，但高頻通信可能效率低。
- 結構化會議（gRPC）高效且類型安全，支持流式，性能優異但需定義接口。
- 公告欄（消息隊列，如AMQP、MQTT）發布-訂閱，異步解耦，高擴展。
- 直線電話（RPC，較少用）直接調用，快速但高度耦合。
因此，需要選擇合適的協議，來匹配交互需求。
8.多智能體的架構選擇，考慮哪些？
構建可靠、可擴展的多智能體系統不是找魔法彈，而是基于具體需求做出明智的架構選擇。
是更偏向層級控制還是聯邦彈性？共享狀態怎么管理？智能體故障時的應對方案？哪些基礎設施不可或缺？
的確，這些問題非常復雜，但這些問題在架構層面，終歸就分為這幾塊：
智能體交互編排、共享知識管理、故障預案、一致性保障及基礎設施搭建。
就如同駕馭云原生一般，相信這一波的強大的AI系統的復雜性，同樣也可以被各位馴服和駕馭。
共勉！
