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多Agent协作入门：AgentGroupChat
近日抽空学习了下Semantic Kernel提供的AgentGroupChat对象写了一个多Agent对话的Demo，总结一下分享与你。 当然，多Agent协作还有其他的方式，就留到后续慢慢介绍给你。 AgentChat是什么鬼？ Agent..."); var writerAgent = WriterAgent.Build(kernel); 定义选择策略 和 终止策略 对于多Agent协作，在AgentGroupChat中需要定义选择 小结 本文介绍了如何通过Semantic Kernel提供的AgentGroupChat来实现多Agent的协作，其中最要的部分就是定义选择轮次策略 和 终止聊天策略，相信通过这个案例你能够有个感性的认识 当然，多Agent协作还有很多其他的方式和框架实现，这就留到后面一一介绍给你，因为我也还在学。
46210编辑于 2025-08-06 - 来自专栏AI SPPECH
MCP 与多 Agent 协作系统
一、背景动机与当前热点 1.1 为什么 MCP 与多 Agent 协作系统值得关注 多 Agent 协作系统是 AI 领域的重要研究方向，它涉及多个 Agent 之间的通信、协作和协调，以完成复杂的任务 1.2 当前多 Agent 协作系统的发展趋势 根据最新的 AI 趋势报告，当前多 Agent 协作系统的发展趋势包括： 标准化：Agent 之间的通信和协作需要更加标准化的协议和接口。 1.3 MCP 在多 Agent 协作系统中的优势 MCP v2.0 在多 Agent 协作系统中的应用具有以下优势： 标准化：提供了标准化的 Agent 通信和协作方式，解决了 Agent 之间的通信壁垒 success 处理 Agent: agent-001 请求 request-3 路由结果: Routing request request-3 to agent agent-002 状态: success 这些全新要素为 MCP 在多 Agent 协作系统中的应用提供了有力的支持，有助于构建更加高效、智能的多 Agent 协作系统。
39610编辑于 2026-01-10 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——第 7 章：多 Agent 协作
多 Agent 协作模式概述 多 Agent 协作模式涉及设计系统，其中多个独立或半独立的 Agent 协同工作以实现共同目标。 实际应用与用例 多 Agent 协作是一种适用于众多领域的强大模式： 复杂研究和分析： 一组 Agent 可以协作完成研究项目。 多 Agent 协作：探索相互关系和通信结构 理解 Agent 交互和通信的复杂方式对于设计有效的多 Agent 系统至关重要。 因此，处理复杂的多领域目标变得低效，并可能导致不完整或次优的结果。 为什么： 多 Agent 协作模式通过创建多个协作 Agent 的系统提供了标准化解决方案。 视觉摘要 ** ** 图 3：多 Agent 设计模式 关键要点 多 Agent 协作涉及多个 Agent 协同工作以实现共同目标。 此模式利用专业角色、分布式任务和 Agent 间通信。
3.8K11编辑于 2025-10-27 多Agent自主协作的核心引擎
引言在人工智能技术快速发展的今天，多Agent系统已成为实现复杂任务协作的重要架构。 这一机制使得Agent和Skill能够根据业务场景自动组织成协作团队，实现高效的任务分配、执行和结果聚合，是实现大规模多Agent协作的核心引擎。 它定义了一组Agent和Skill协作的规则、目标和约束条件，为多Agent协作提供了明确的上下文边界。每个Scene都有明确的类型，用于区分不同的多Agent协作场景。 它是Scene的具体实例化，包含了实际参与协作的多Agent/Skill列表、组所有者和组管理规则，是实现多Agent自主协作的具体执行单元。 通过SceneDeclaration，系统可以自动发现和组织多Agent协作资源，实现多Agent协作团队的动态形成。
2000编辑于 2026-03-18多 Agent 协作：AI 团队的崛起
2026年Q1，AI行业发生了一个微妙但关键的结构性变化：多Agent协作系统正在从实验室走向生产环境。 更值得注意的是，超过73%的企业正在尝试跨部门多流程的Agent自动化。Gartner预测，到2026年底，50%以上的大型企业将部署多Agent协作系统，市场规模年增速超过40%。 既有多视角交叉验证，又有独立审核节点，大幅降低单点失败概率。这就是多Agent协作的底层逻辑：不是简单地把工作拆开，而是像真实团队一样，通过分工、制衡和协作，实现1+1>2的效果。 三、四种协作模式，一种比一种「像人类」过去两年，多Agent协作领域已经形成了四种主流的协作模式，它们代表不同级别的「团队智能」。 而2026年，真正的分水岭变成了——谁能让一群Agent像团队一样协作。多Agent协作不是锦上添花的技术亮点，而是AI从「工具」走向「生产力主体」的必经之路。
34510编辑于 2026-04-24- 来自专栏DotNet NB && CloudNative
多Agent协作入门：并发编排模式
上一篇我们学习了Semantic Kernel中的AgentGroupChat实现群聊的效果，但其实多Agent协作编排还有一些其他的模式。 传统的单Agent系统在处理复杂多面任务的能力方面受到较多限制，因此我们会有多Agent编排协作完成任务的需求。 Semantic Kernel支持多种多Agent编排流程模式，每个模式都针对不同的协作方案而设计。这些模式作为框架的一部分提供出来，我们可以自己扩展。 并发编排模式简介 并发模式使用多个Agent并行处理同一个任务，每个Agent都可以独立处理输入，并收集并聚合结果。 编排任务时它会将任务广播到所有Agent中，并发运行多个Agent进行任务处理，最后收集每个Agent的处理结果。而这里的案例就是将用户的问题传给多个Agent并发思考并给出自己的回答。
56810编辑于 2025-08-09 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
多Agent协作入门：移交编排模式
上一篇我们学习了Semantic Kernel中的群聊编排模式，它非常适合集思广益、协作解决问题等类型任务场景。今天，我们学习新的模式：移交编排。 移交编排模式简介 在移交（也可以叫做交接）编排模式中，允许各个Agent根据上下文或用户请求相互转移控制权，每个Agent都可以通过适当的专业知识将对话“移交”给另一个Agent，确保每个Agent处理任务的某个指定部分 我们定义4个Agent： （1）分流客服Agent：负责初步分流客户问题； （2）订单状态查询Agent：负责处理客户的订单状态查询问题； （3）订单退货处理Agent：负责处理客户申请的退货请求； （ 唯一需要注意的是：这里设置TimeSpan.FromSeconds(100*3)是为了给足对话时间。 效果展示 假设我们有3个订单，想要查询一个订单的状态，以及对另外两个订单进行退款和退货，对话过程如下图所示。 请求1：查询订单状态 请求2&3：申请退款 和 退货。
43211编辑于 2025-09-02 - 来自专栏沉浸式AI
Claude Code 多 Agent 协作：Subagents 和 Agent Teams 怎么选？
大家好，我是 Immerse专注分享 AI 玩法、独立开发与AI 出海的 AGI 实践者，更多干货欢迎关注公众号 #沉浸式AI 或访问 yaolifeng.comclaude Code 有两套多 Agent 机制来处理这个问题：Subagents 和 Agent Teams。 Focus on modified files3. Agent Teams：多个独立会话，互相通信Agent Teams 是另一个层级的东西。 3-5 个 teammate 是比较合理的起点，每人 5-6 个任务最合适，太多了协调成本上升、效果不一定好。避免让两个 teammate 同时编辑同一个文件，会互相覆盖。拆分任务时按文件或模块分。
1.8K10编辑于 2026-04-10 - 来自专栏AI技术体系搭建过程
多Agent编排时代 · OpenAI × Anthropic 跨生态协作
底层通过本地RPC代理实现异步多Agent编排，数据不出本机，支持后台多线程并发。 促销活动超卖事故已经发生，他决定用这个场景，当场演示给团队看：多Agent协作如何比单AI更可靠。 对抗式审查在上线前就暴露了设计盲点复杂任务的并行度提升3倍——一个工程师同时推进3条线，后台Agent各自跑七、新法则"长风破浪会有时，直挂云帆济沧海。" （L2）2026年：多Agent编排时代，协作制衡（L3）——我们正在进入每一次转折，都有人说"够用了，不需要变"。 它的意义不是功能，而是一个证明：多Agent协作，今天就可以落地，不需要等待，不需要改造，就是一条命令的事。""你现在用的是哪一代AI工程？这是接下来三年，决定团队天花板的那个问题。"
60442编辑于 2026-04-02 - 来自专栏架构精进之路
LangGraph：如何用“图思维”轻松管理多Agent协作？
多 Agent 应用实战：如何实现异构Agent的协作与通信？ 3. 对比LangChain：何时该用LangGraph？ 该模型通过节点、边、状态的协作，实现交互任务的流程化处理。 " # 由AI处理 2、多 Agent 协作实战 为了更好让大家理解，我们应用一个「客服工单处理案例」来进行介绍。 如果是动态、多角色协作（如客服、数据分析流水线），LangGraph是更优解。 结语 LangGraph的图思维将复杂任务分解为可编排的节点，通过动态路由和共享状态实现高效协作。 如果你正面临多Agent的“spaghetti code”难题，不妨用LangGraph重构你的流程！
2.9K30编辑于 2025-04-08 多 Agent 协作架构，“圆桌会议”与“蜂群智能”
） 蜂群智能（分工协作） 层级组织（流程秩序） 本文将从 协作模式、决策机制、组织结构 三个角度，系统梳理几类常见的多 Agent 架构模式。 最直观的多 Agent 协作方式，是模拟人类的 圆桌会议。 多个 Agent 以平等身份参与讨论，通过轮流发言、引用观点、逐步修正认知，最终收敛到一个结果。 在 Agent 系统中，其结构通常是： Agent 1 Agent 2 Agent 3 Agent 4 ↓ Emergent Behavior 这样执行任务的特点是： 高扩展性 强鲁棒性 自组织行为 这类机制广泛用于： 分布式系统 多机器人系统 群体决策模型 层级组织（Hierarchical Agent） 另一种非常工程化的结构，是 层级型 Agent 系统。 Agents 协作哲学 如果抽象来看，多 Agent 系统本质上只需要解决四个问题： Agent Communication Coordination Aggregation 也就是： 任务如何分配（
1.2K10编辑于 2026-03-06- 来自专栏人工智能领域
多 Agent 框架入门：开启智能协作新时代（2430）
单智能体或许能出色完成单一任务，而多 Agent 系统则可凭借多个智能体间的紧密协作、信息共享与互补优势，轻松应对更为复杂、动态多变的任务场景。 （三）协作策略：携手共创高效 多 Agent 系统中的协作策略，是智能体携手攻克复杂任务的 “战术宝典”，常见协作模式包含任务分配、协同求解等，能显著提升系统整体性能。 3", "冬季怎么穿搭好看？" 通过模拟客户发送不同类型的咨询消息，展示了多 Agent 框架下智能体如何协作处理问题，实现智能客服的功能。 技术层面，多 Agent 框架将持续迭代进化，智能体的认知、决策与协作能力将迈向新高度。
2.5K00编辑于 2025-01-25 AI Agent 觉醒时刻：从单点工具到多Agent协作系统的范式革命
AIAgent觉醒时刻：从单点工具到多Agent协作系统的范式革命大家好，我是摘星。今天我们来聊聊一个正在悄然改变AI行业格局的话题——AIAgent的进化。 就在过去三个月里，我们见证了一个关键转折：AI应用从"问答即终点"的单轮交互模式，全面转向"目标导向、持续行动、多Agent协作"的自主智能体模式。这不是渐进式的功能升级，而是一次范式层面的重新定义。 ]B-->C3[分析Agent]B-->C4[创意Agent]C1-->D[共享知识库]C2-->DC3-->DC4-->DD-->E[协调器Orchestrator]E-->Bend当前主流的多Agent 3.多模态Agent的成熟当前的Agent主要处理文本。但随着视觉、语音、视频等多模态能力的提升，Agent会能够处理更丰富的输入输出。 技术架构上，规划引擎、工具系统、记忆系统、多Agent协作框架构成了完整的能力矩阵。应用场景上，ResearchAgent、CodingAgent、数据分析Agent已经展现出真实的价值。
10310编辑于 2026-04-28- 来自专栏Go语言学习专栏
多Agent分工+协作3步法，新手也会用！
最近我们团队扎在AI智能体应用开发里，Trea solo模式下的多Agent协同算是把坑踩了个遍——最痛的一次，因为把架构设计和代码实现丢给同一个智能体，直接导致项目延期两周。 这张图，就值得兄弟们实操一下： 很多人刚搞多Agent开发时都犯过这个错：觉得“一个智能体多干活，省得协调”。但实测下来，这跟让建筑设计师去砌墙没区别——要么顾不上全局，要么栽在细节里。 一、血泪教训换的结论：必须拆成两个独立智能体 先把结论摆死：多Agent开发里，后端架构师和后端开发智能体，拆分是唯一解。 ：从踩坑到丝滑的3步玩法 分工明确后，协作流程得跟上。 给架构师智能体喂我们过往的项目架构文档，让它学我们的风格 开发智能体写完代码，我们人工标错几次，它就知道“哪些坑不能踩”了 每周花1小时复盘，比如“这周开发智能体越界改了架构，下次怎么通过提示词限制它” 最后说句实在话 多Agent
49810编辑于 2026-03-17 OpenClaw 多智能体（Multi-Agent）并行协作完全指南【架构】
1.2多Agent的“军团”革命OpenClaw的多Agent架构（Multi-AgentOrchestration）彻底改变了这一现状。 独立环境：每个子Agent拥有独立的记忆上下文（Session），不会与主对话或其他子任务混淆。2.2异构模型协作（HeterogeneousModels）这是最强大的功能之一。 建议：控制在3-5个子Agent以内。如果任务更多，可以分批次进行。5.4成本与资源意识每个子Agent都在消耗Token和算力。对于简单任务（如“今天天气如何”），单线程就够了，杀鸡焉用牛刀。 对于复杂任务，多Agent带来的效率提升远超成本增加。第六章：未来展望与人机协作新范式多Agent不仅仅是一个功能，它代表了人机协作的未来形态。 群体智能涌现：当多个不同视角的Agent互相辩论、协作时，往往能产生超越单个Agent的洞见，这就是群体智能的魅力。第七章：立即行动——你的第一次多Agent实验光看不练假把式。
3810编辑于 2026-04-29Claude Agent Teams：多智能体协作编程的新范式
虽然Agent Teams仍处于早期阶段，但其展现的协作潜力为探索新的编程工作流提供了可能性。 3. 未来发展方向 尽管当前存在限制，Agent Teams的发展前景令人期待： 功能完善：解决当前的稳定性和兼容性问题 智能任务分配：更智能的负载均衡和任务分配算法 丰富协作模式：支持更多样化的团队协作模式 成本优化：通过技术优化降低Token消耗 结语：拥抱多智能体协作的未来 Claude Agent Teams代表了AI辅助编程的下一个前沿——从工具到团队，从单点智能到群体智能。 当你准备好探索多智能体协作的可能性时，Claude Agent Teams就在那里，等待着与你一起探索编程的新可能性。
1.9K20编辑于 2026-03-10Agent OS 的诞生：从 ooderAgent 场景组看多Agent协作的权限悖论
这解决了多Agent协作中的可靠性问题。 聊天：协作的消息总线AgentChatController 实现了多Agent之间的消息传递：@RestController@RequestMapping("/api/v1/scene-groups/{ ooderAgent 的差异化在于：ooderAgent 的核心优势在于：特性ManusGensparkooderAgent多Agent协作❌❌✅ 场景组跨应用记忆❌❌✅ 三层知识库能力故障转移❌❌✅ 多提供者绑定普通人友好❌✅✅ 默认协作开发者友好✅❌✅ 精细化权限结语：Agent OS 的未来核心观点ooderAgent 的场景组设计，本质上是在回答一个问题：如何让多个Agent围绕用户意图协作？ 这正是 Agent OS 应该有的样子：模型提供推理能力，Harness 提供推理之外的一切——包括让多个Agent围绕用户意图协作的能力。
19910编辑于 2026-03-26深度剖析ooderAI Agent的Scene与Group机制：多Agent自主协作的核心引擎
它定义了一组Agent和Skill协作的规则、目标和约束条件，为多Agent协作提供了明确的上下文边界。每个Scene都有明确的类型，用于区分不同的多Agent协作场景。 它是Scene的具体实例化，包含了实际参与协作的多Agent/Skill列表、组所有者和组管理规则，是实现多Agent自主协作的具体执行单元。 通过SceneDeclaration，系统可以自动发现和组织多Agent协作资源，实现多Agent协作团队的动态形成。 /endAgent)，明确多Agent协作中的角色定位SceneManager存储Skill声明信息，构建多Agent协作资源池步骤3：自动组形成条件检查SceneManager检查该Scene是否同时满足 Agent协作组，可以开始协作6.1.3 多Agent任务协作执行流程这个多Agent协作执行流程展示了ooderAI Agent系统如何实现高效的任务分配和执行：任务分发：SceneGroup将业务请求分发给
36310编辑于 2026-01-17- 来自专栏AI智能体从入门到实践
构建AI智能体：Agent2Agent多智能体系统：基础通信与任务协作实现
一、基本概述 Agent2Agent（A2A）是一个专注于智能体间通信、协作与协调的框架，旨在促进多个智能体（Agent）之间的通信与协作。 ： 适用场景：简单任务、单个专业执行者优势：决策简单、执行高效劣势：单点故障风险、缺乏冗余主从协作模式： 适用场景：需要集中协调的多参与者任务优势：职责明确、协调高效劣势：中心节点压力大、灵活性较低流水线协作模式 ： 适用场景：平等参与者间的弱依赖协作优势：鲁棒性强、灵活性高劣势：协调复杂、决策效率较低3. 框架通信示例 示例实现一个简单的Agent2Agent通信框架，展示了多智能体系统的基本工作原理。 通过标准化的消息格式、灵活的传输层和丰富的协作模式，开发者可以快速构建能够解决复杂问题的多智能体系统。
1.8K21编辑于 2025-12-09 - 来自专栏AI SPPECH
110：Multi-Agent协作安全机制：构建可靠的多智能体系统
，帮助你构建安全可靠的多智能体协作系统，确保智能体之间的安全通信、权限管理和信任建立，为企业级应用提供全面的安全保障。 引言 在人工智能快速发展的今天，Multi-Agent系统已经成为解决复杂问题的重要手段。通过多个智能体的协作，可以完成单个智能体难以完成的任务，如复杂的决策制定、多领域知识融合、实时系统监控等。 ('agent3', 'write')}") 5. ", "agent3", True, "成功完成协作") # 计算间接信任 indirect_trust = trust_propagation.get_indirect_trust("agent1" , "agent3") print(f"Indirect trust from agent1 to agent3: {indirect_trust}") 6.
29610编辑于 2026-04-14
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