- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏DotNet NB && CloudNative
多Agent协作入门：AgentGroupChat
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？ 快速入门案例 这里我们来快速实现一个案例：Reviewer & Writer，让这两个不同功能的Agent能够相互配合协作，完成一个指定的功能： （1）Reviewer 可以审核用户输入的文案并给出优化建议 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。
41710编辑于 2025-08-06 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——第 7 章：多 Agent 协作
多 Agent 协作模式通过将系统构建为由不同专门化 Agent 组成的协作集合来解决这些限制。这种方法基于任务分解原则，其中高级目标被分解为离散的子问题。 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。 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。复杂问题被分解为更小的更易于管理的子问题。 结论 本章探讨了多 Agent 协作模式，展示了在系统内编排多个专门 Agent 的好处。我们研究了各种协作模型，强调该模式在跨不同领域解决复杂多方面问题中的关键作用。
3.5K11编辑于 2025-10-27 - 来自专栏AI SPPECH
MCP 与多 Agent 协作系统
Agent 协作总线、驱动分布式 Agent 系统设计以及支持 Agent 团队协作。 本文引入了 MCP Agent 协作总线、分布式 Agent 系统设计框架、MCP Agent 团队协作协议三个全新要素，旨在帮助开发者构建更加高效、智能的多 Agent 协作系统，提升 Agent 系统的协同能力和扩展性 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。 协作总线, 分布式 Agent 系统, 团队协作协议
35610编辑于 2026-01-10 - 来自专栏沉浸式趣谈
Claude Code 多 Agent 协作：Subagents 和 Agent Teams 怎么选？
机制来处理这个问题：Subagents 和 Agent Teams。 设 user 存到 ~/.claude/agent-memory/，设 project 存到 .claude/agent-memory/，跑完一次它会自己往里面写东西，下次还能看到。 Agent Teams：多个独立会话，互相通信Agent Teams 是另一个层级的东西。 适合 Agent Teams 的场景并行代码审查——三个 reviewer 同时看同一个 PR，各自盯不同维度：Create an agent team to review PR #142. 5 agent teammates to investigate different hypotheses.
58410编辑于 2026-04-10 多Agent自主协作的核心引擎
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。 Group（场景组）Group是基于Scene自动形成的多Agent协作组，用于管理同一场景下的Skill协作。 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。
1200编辑于 2026-03-18- 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； （ 定义4个Agent 这里我们来定义4个Agent： （1）分流客服Agent：负责初步分流客户问题； var triageAgent = new ChatCompletionAgent() { /agent-orchestration?
40611编辑于 2025-09-02 - 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。
54110编辑于 2025-08-09 - 来自专栏圣杰的专栏
.NET+AI | Agent | 人机协作（9）
MAF 审批 Agent 实战 一句话简介 通过 ApprovalRequiredAIFunction 为敏感工具加上人工审批环节，快速构建符合企业合规要求的 MAF 人机协作智能体。 添加审批包装 对高风险函数使用 new ApprovalRequiredAIFunction(innerFunction)，Agent 仍像普通工具一样调用，但框架会在真正执行前抛出审批请求。 3. 将这些消息回传给 Agent，直到没有新的审批请求为止。 4. 创建 Agent var agent = chatClient.CreateAIAgent( instructions: "执行转账前必须获得用户确认", name: "BankAssistant 审批循环 var thread = agent.GetNewThread(); var response = await agent.RunAsync(userRequest, thread); var
19710编辑于 2025-12-28 - 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。 这是整个协作流程的全貌：最终结果：这一套下来，发现了ClaudeCode自己没发现的2个运行时缺陷+1个架构级风险，并发完成了死锁路径分析，全程没有离开ClaudeCode界面，没有复制粘贴，没有浏览器切换 （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。"
49341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。 ("intent_agent", router) # 专家处理后必须审核 workflow.add_edge("expert_agent", "review_agent") # 设置结束点 workflow.set_finish_point 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。
2.8K30编辑于 2025-04-08 多 Agent 协作架构，“圆桌会议”与“蜂群智能”
随着 AI Agent 系统的发展，越来越多的复杂任务不再由单一模型完成，而是由 多个 Agent 协作完成。 ） 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。 其核心思想是： Agent 不直接进行通信，在特定环境留下特殊标记，让 Agent 通过共享、发现环境信息进行协作。 工作流 工程化流程 未来的 AI 系统，很可能不是“更强的单模型”，而是 更高效的 Agent 协作结构。
1K10编辑于 2026-03-06Agent OS 的诞生：从 ooderAgent 场景组看多Agent协作的权限悖论
= 可控项目边界清晰 = 可维护每个项目独立上下文 普通人视角默认协作 = 便利一句话搞定 = 效率工具自动串联 = 省心跨应用共享记忆这个矛盾，就是 Agent OS 需要解决的核心问题。 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/{ 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。
18910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
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。 Agent自主协作。 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。 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。 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
34910编辑于 2026-01-17- 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。 但多 Agent 框架下的智能体可瞬间感知路况突变，相互协作，快速重新规划周边道路车辆通行方案，及时疏导交通流，最大程度降低事故影响。 （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。 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。
2.4K00编辑于 2025-01-25 - 来自专栏Elastic Stack专栏
飞书 CLI 正式开源：让 AI Agent 接管办公协作的...
飞书 CLI 正式开源：让 AI Agent 接管办公协作的全新范式 2026 年 3 月 28 日，字节跳动旗下飞书团队正式开源了 larksuite/cli，这是一款专为飞书开放平台设计的命令行工具 这不仅是人类开发者的高效操作工具，同时也是原生支持 AI Agent 的协作基础设施。 几个关键场景： 即时通讯（lark-im）：发送/回复消息、群聊管理、消息搜索、媒体文件下载、表情回复 日历协作（lark-calendar）：查看日程、创建日程、邀请参会人、查询忙闲状态、时间建议 文档与知识库 Skills lark-cli 最大的差异化在于其原生适配 AI Agent。 无论你是想提升个人效率、集成 AI Agent，还是进行企业级自动化，lark-cli 都值得关注。
81220编辑于 2026-04-01 - 来自专栏数智转型架构师
从“Agent teams分工协作”到“2028全球智能危机”
一、 一次令人后背发凉的测试 听说Claude code刚上线了Agent teams，我今天忙完手头的事，抱着试一试的心态，测试了Claude 最近更新的 Agent Teams 功能。 令我惊奇的是，他们三个Agent并没有像以前那样等我一步步喂指令。接到任务后，它们自动组成了团队，开始快速拆解任务。 而现在的 AI Agent，正在替代人的协作能力和决策链条。 在传统的公司结构里，一个人的价值往往体现在“流程”中：你会写 PPT，你会做财务报表，你能组织会议，你能协调各部门资源。 在 AI Agent 面前，这些护城河正在像沙堡一样坍塌，因为： 沟通成本消失了：以前跨部门开会要协调半天，AI 之间的数据传递是毫秒级的。 我们必须思考：在 AI Agent 组队协作的时代，人类最后的领地在哪里？ 我想，可能有三个方向是我们不得不转型的： 第一，想方设法从“被动执行者”向“主动定义者”转变。
22610编辑于 2026-03-04 Claude 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。 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。 虽然它仍处于早期阶段，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。 技术的进步往往始于勇敢的尝试。 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。
1.6K20编辑于 2026-03-10AI Agent 普及下的职场协作重构与职业进阶路径
一、从“操作工具”到“协作共事”：职场生产逻辑的底层变化当AIAgent逐步渗透职场，若仍将其定位为智能搜索或内容生成工具，将忽略其带来的职场生产协作逻辑的底层重构。 传统工具依赖人类的步步操作完成指令，而AIAgent可基于目标自主推进任务执行——这意味着人机互动正从“人类操作工具”的单向模式，转向“人机协作共事”的双向模式。 与这类“硅基同事”协作，核心逻辑不再是比拼单个任务的执行速度，而是如何通过合理的任务分配、标准制定与成果校验，最大化其执行效率。 四、与AIAgent协作的核心工程化能力1.需求的工程化拆解能力与AIAgent协作无法依赖人类同事间的“默契”，必须将模糊需求拆解为逻辑严密、可执行的结构化指令：明确任务背景、边界范围、约束条件（如合规要求 3.第三阶段：智能体集群治理，成为人机共生生态的设计者当业务场景需要大规模AIAgent集群协作时，需具备以下能力：设计智能体集群的协作架构，明确各智能体的角色与分工；建立智能体的管理规则，包括数据隐私保护
21010编辑于 2026-01-31- 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。 每个智能体有一个唯一的标识符（Agent ID），并可以注册多种能力（Capabilities），这些能力描述了智能体能够执行的任务类型。三. 智能体的协作机制1. 六、智能体的协作流程1. 整体协作流程图流程说明：阶段1：协作准备阶段任务识别与分解：分析任务需求，识别任务边界，将复杂任务分解为可管理的子任务。考虑任务间的依赖关系和执行顺序。 经验学习与更新：总结协作经验，更新智能体的知识库和策略。阶段5：协作终止与总结释放所有分配的资源生成协作总结报告更新智能体信誉和性能记录归档协作过程和结果数据2. AI智能体（文本、图像、语音）协同工作自动化工作流：智能体协作完成端到端的自动化流程九、总结 Agent2Agent框架为构建智能体间通信与协作系统提供了坚实的基础。
1.6K21编辑于 2025-12-09 Scene与Group机制答疑：深入理解ooderAI Agent协作框架
在ooderAI Agent系统中，Scene（场景）和Group（组）是实现多Agent协作的核心机制。 A1: Scene（场景）：是Agent和Skill协作的上下文环境，用于描述特定的业务或技术上下文，定义了协作的规则、目标和约束条件。 A2: 技术场景：作为平台提供的底层能力框架，定义了Agent和Skill协作的基础规则和约束，针对开发者和平台维护者。 A3: 实现Agent和Skill之间的自主协作支持动态形成的协作团队提高系统的灵活性和可扩展性确保系统在各种情况下的可靠性支持开发者自定义扩展二、场景与场景组管理Q4: 一个场景下是否可以形成多个场景组 系统实现多Agent协作的核心框架，通过清晰的设计理念、灵活的角色体系和可靠的自主协作机制，为开发者提供了强大的协作工具。
14110编辑于 2026-01-17
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号