构建一个多Agent系统(Multi-Agent System, MAS)是当前AI工程化落地的重要方向,尤其适用于任务复杂、需专业分工、强调可维护性和扩展性的场景。以下是构建多Agent系统的完整方法论,结合主流框架(如 LangGraph、CrewAI、smolagents 等)和最佳实践,分步骤说明:
一、明确系统目标与架构模式
1.1 典型应用场景
- 智能客服(意图识别 + 知识检索 + 回答生成)
- 自动化报告(数据收集 → 分析 → 撰写)
- 工业运维助手(设备状态查询 → 故障诊断 → 工单创建)
- 医疗问诊(症状收集 → 知识库匹配 → 诊疗建议)
1.2 选择协作架构(关键!)
| 架构类型 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Supervisor(主管模式) | 中央协调者决定任务路由 | 大多数企业级应用,可控性强 |
| Handoffs(交接模式) | Agent 主动移交控制权 | 需灵活跳转、支持人工干预 |