# 用 Laravel AI SDK 构建多智能体工作流

Anthropic 之前发布过一篇广泛传播的文章《Building Effective Agents》，系统总结了构建生产级 AI 系统时最实用的几种模式。这些模式的共同点是：都已经在真实场景中被反复验证，实践性强，而且采用范围很广。

对 Laravel 开发者来说，有个好消息：这些模式每一种今天都能在 Laravel 里实现，而且代码量很少。借助 Laravel AI SDK，Anthropic 提到的五种典型 agent 模式，都可以轻量落地。

原文中的全部示例，都只用了 `agent()` 这一个 helper 函数。一行代码就能拉起一个 agent，而这本身已足以体现这些模式的表达能力。不过，Laravel AI SDK 不止于此。你可以自带专门的 agent class，挂接工具，配置模型，添加 middleware，并按生产需求搭建任意复杂度的工作流。

可以通过 Composer 安装 Laravel AI SDK：

```bash
composer require laravel/ai
```

## 什么是多智能体工作流

单次 LLM 调用非常适合简单任务。但复杂工作——比如代码审查、生成打磨过的邮件、或路由客服工单——你会希望多个 agent 协作，各自专注特定任务。

多智能体工作流可以帮你做到：

- 把任务拆成有序步骤
- 并行执行独立步骤
- 把输入路由给最合适的 specialist
- 在循环中评估并优化输出

## 五种常见模式，以及如何用 Laravel AI SDK 实现

## Prompt Chaining

上一位 agent 的输出，会成为下一位 agent 的输入。

可以把它理解成一条装配线。每一个步骤只负责一件事，把结果交给下一步继续处理。这是最简单、也最常见的一种模式。

### 示例：Cold Email Generator

可以先看一个简单工作流：先起草，再检查质量，如果不达标就继续改写。

在 Laravel AI SDK 中，这三个 agent 通过 `Pipeline` 编排协调。每一步都会拿到完整 payload，带着增强后的结果继续传递：

```php
$result = Pipeline::send(['company' => $company, 'role' => $role, 'email' => '', 'review' => []])
    ->through([
        fn ($payload, $next) => $next([...$payload, 'email'  => $this->draftAgent($payload)]),
        fn ($payload, $next) => $next([...$payload, 'review' => $this->reviewAgent($payload)]),
        fn ($payload, $next) => $next($this->improveAgent($payload)),
    ])
    ->thenReturn();
```

而每一个 pipeline step，背后都可以对应一个专门的 agent：

```php
use function Laravel\Ai\{agent};
 
// Agent 1: Draft
private function draftAgent(array $payload): string
{
    return agent(instructions: 'Expert B2B copywriter. Write a concise, personalised cold email.')
        ->prompt("Draft a cold email targeting the {$payload['role']} at {$payload['company']}.")
        ->text;
}
 
// Agent 2: Review (structured output)
private function reviewAgent(array $payload): mixed
{
    return agent(
        instructions: 'Cold email quality analyst. Be strict.',
        schema: fn (JsonSchema $schema) => [
            'hasPersonalisation'    => $schema->boolean()->required(),
            'toneScore'             => $schema->integer()->min(1)->max(10)->required(),
            'callToActionStrength'  => $schema->integer()->min(1)->max(10)->required(),
        ],
    )->prompt($payload['email']);
}
 
// Agent 3: Improve only if scores fall short
private function improveAgent(array $payload): array
{
    $review = $payload['review'];
 
    if ($review['hasPersonalisation'] && $review['toneScore'] >= 7 && $review['callToActionStrength'] >= 7) {
        return $payload;
    }
 
    return [
        ...$payload,
        'email' => agent(instructions: 'Expert B2B copywriter.')
            ->prompt("Rewrite with better personalisation and a stronger CTA:\n{$payload['email']}")
            ->text,
    ];
}
```

**适用场景：** 适合那些步骤顺序明确的任务，比如生成、校验、改写、格式化。每个步骤都应该只做一件事，而且尽量把这件事做好。

## Routing

先对输入做分类，再把它交给合适的 agent。

与其让一个 agent 试图处理所有情况，不如先交给 classifier 判断输入类型，再根据分类结果选择最匹配的 specialist。不同类型的问题，对应不同 instructions；复杂度不同，也可以使用不同级别的模型。

### 示例：Customer Support

这个工作流可以理解为：先分类，再挑选合适的 instructions，最后根据复杂度选择成本更低或能力更强的模型。

```php
use function Laravel\Ai\{agent};
 
$classification = agent(
    instructions: 'Classify customer support queries.',
    schema: fn (JsonSchema $schema) => [
        'type'       => $schema->string()->required(), // general | refund | technical
        'complexity' => $schema->string()->required(), // simple | complex
    ],
)->prompt("Classify: {$query}");
 
$instructions = match ($classification['type']) {
    'refund'    => 'Customer service agent specialising in refund requests...',
    'technical' => 'Technical support specialist with deep product knowledge...',
    default     => 'Friendly customer service agent...',
};
 
$agent = match ($classification['complexity']) {
    'complex' => new AdvancedSupportAgent($instructions),
    default   => new StandardSupportAgent($instructions), // #[UseCheapestModel]
};
 
return $agent->prompt($query)->text;
```

原文还提到，可以把 `#[UseCheapestModel]` attribute 加到 `StandardSupportAgent` 上，让简单请求使用更快、更便宜的模型，而复杂请求则交给完整模型。由 classifier 来决定哪类请求走哪条路径。

**适用场景：** 适合输入类型差异较大、复杂度跨度明显，而且单一 prompt 难以兼顾所有情况的任务。

## Parallelization

让多个互不依赖的 agent 同时运行。

如果多个步骤之间没有依赖关系，就没有必要一个接一个执行。Laravel 中的 `Concurrency::run()`，相当于 PHP 里的 `Promise.all()`，可以同时启动多个 agent，并在所有结果返回后统一汇总。

### 示例：Code Review

这个工作流里，三个 specialist agent 会同时审查同一段代码，然后由第四个 agent 汇总结论。

```php
use function Laravel\Ai\{agent};
 
[$security, $performance, $maintainability] = Concurrency::run([
    fn () => (new SecurityReviewAgent)->prompt($code),
    fn () => (new PerformanceReviewAgent)->prompt($code),
    fn () => (new MaintainabilityReviewAgent)->prompt($code),
]);
 
$summary = agent(instructions: 'Technical lead synthesising code reviews.')
    ->prompt("Summarise:\n" . json_encode([
        ['type' => 'security',        'review' => $security->text],
        ['type' => 'performance',     'review' => $performance->text],
        ['type' => 'maintainability', 'review' => $maintainability->text],
    ]))->text;
```

这里的三个 agent 会并行完成审查，而汇总代理只会在三份结果全部返回之后才运行，因此它拿到的是完整上下文。

**适用场景：** 适合同一份输入需要多个独立分析视角，或者希望让多个 specialist 同时审视同一个问题的场景。

## Orchestrator-Workers

由一个 orchestrator 负责协调，worker agent 负责具体执行。

orchestrator 会理解完整任务，并判断需要做哪些事情；worker 则是单点专家，只处理自己负责的工作。orchestrator 会自动将这些 worker 作为 tool 调用，并根据任务需要，动态决定调用顺序。

### 示例：Feature Implementation

在这个例子里，orchestrator agent 接收一个 feature request，然后自动调用多个 worker agent 来创建、修改或删除文件。

```php
use function Laravel\Ai\{agent};
 
$response = agent(
    instructions: 'You are a senior software architect. Analyze feature requests and use the available tools to implement each required file change.',
    tools: [
        new CreateFileAgentTool,
        new ModifyFileAgentTool,
        new DeleteFileAgentTool,
    ],
)->prompt("Implement this feature: {$featureRequest}");
```

这些 tool 本身也可以是 `agent()` 驱动的 sub-agent，只是它们拥有更聚焦的 instructions：

```php
use function Laravel\Ai\{agent};
 
class CreateFileAgentTool implements Tool
{
    public function description(): Stringable|string
    {
        return 'Creates a new file with the appropriate code following best practices.';
    }
 
    public function schema(JsonSchema $schema): array
    {
        return [
            'filePath' => $schema->string()->required(),
            'purpose'  => $schema->string()->required(),
        ];
    }
 
    public function handle(Request $request): Stringable|string
    {
        return agent(
            instructions: 'You are an expert at implementing new files following best practices.',
        )->prompt("Create {$request['filePath']} to support: {$request['purpose']}")->text;
    }
}
```

这种模式的关键点在于：不需要把“应该改哪些文件”“先做哪一步”硬编码进流程里，orchestrator 会根据 feature request 自己规划并委派。

**适用场景：** 适合步骤无法提前完全确定、需要模型动态规划与委派的复杂任务。

## Evaluator-Optimizer

这类模式遵循的是：先生成，再评估，再改进，而且会循环执行。

有些任务并不是一次生成就能达标。`Evaluator-Optimizer` 会先生成结果，再让 evaluator 按标准检查，如果不满足条件，就继续改写，直到达到质量门槛，或者达到迭代次数上限。

### 示例：Content Writer

可以把这个工作流理解为：先写一段内容，给它打分，如果没有通过就继续改写，最多循环三次。

```php
use function Laravel\Ai\{agent};
 
$content = agent(instructions: 'You are a clear and concise writer.')
    ->prompt("Write a short paragraph about: {$topic}")->text;
 
$iterations = 0;
 
while ($iterations < 3) {
    $evaluation = agent(
        instructions: 'You are a writing quality evaluator.',
        schema: fn (JsonSchema $schema) => [
            'score'    => $schema->integer()->min(1)->max(10)->required(),
            'approved' => $schema->boolean()->required(),
            'issues'   => $schema->array()->items($schema->string())->required(),
        ],
    )->prompt("Rate this paragraph (approved if score >= 8): {$content}");
 
    if ($evaluation['approved']) {
        break;
    }
 
    $issues = implode(', ', $evaluation['issues']);
    $content = agent(instructions: 'You are a clear and concise writer.')
        ->prompt("Rewrite fixing these issues: {$issues} {$content}")
        ->text;
 
    $iterations++;
}
```

这个例子里，evaluator 会通过 structured output 返回分数、是否通过，以及具体问题列表；writer 只有在 `approved` 为 `false` 时才会继续改写，而且它能够明确知道要修正什么。

**适用场景：** 适合那些具有清晰质量标准，并且结果确实能从多轮迭代中获益的任务，例如翻译、写作和代码生成。

## Laravel AI SDK 如何简化多智能体工作

Anthropic 之所以强调这些模式，是因为它们已经在生产环境里证明了可行性。对于 Laravel 开发者来说，更值得注意的一点是：借助 Laravel AI SDK，这些模式的实现成本并不高。

| 模式 | 适用场景 |
| --- | --- |
| Prompt Chaining | 步骤顺序固定 |
| Routing | 输入类型或复杂度差异较大 |
| Parallelization | 独立任务可以同时执行 |
| Orchestrator-Workers | 需要动态规划与委派 |
| Evaluator-Optimizer | 需要通过迭代达到质量门槛 |

先从简单开始。一个 `agent()` 调用就能处理大多数任务。只有当任务确实需要时，再去主动采用这些模式，你会发现它们实现起来很直接。

如果把上面的对应关系翻成更直白的工程语境，大致可以理解为：

- `Prompt Chaining`：适合固定顺序的步骤
- `Routing`：适合输入类型或复杂度差异明显的场景
- `Parallelization`：适合彼此独立、可以同时执行的任务
- `Orchestrator-Workers`：适合需要动态规划和委派的复杂流程
- `Evaluator-Optimizer`：适合必须通过迭代才能达到质量要求的任务

Laravel AI SDK 可以通过 Composer 安装，命令如下：

```bash
composer require laravel/ai
```
[用 Laravel AI SDK 构建多智能体工作流](https://catchadmin.com/post/2026-03/building-multi-agent-workflows-with-the-laravel-ai-sdk)

Anthropic 之前发布过一篇广泛传播的文章《Building Effective Agents》，系统总结了构建生产级 AI 系统时最实用的几种模式。这些模式的共同点是：都已经在真实场景中被反复验证，实践性强，而且采用范围很广。

用 Laravel AI SDK 构建多智能体工作流

其他

LaravelAISDK简化多智能体工作流开发，支持PromptChaining、Routing、Parallelization等5种生产验证模式。通过Composer安装即可实现代码审查、邮件生成等复杂任务，让多个AI智能体协同工作。一行代码创建agent，轻松构建高效AI系统。

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