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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。
42510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。 4. 监督者作为工具： 此模型是"监督者"概念的细微扩展，其中监督者的角色不太关乎直接命令和控制，而更多关乎向其他 Agent 提供资源、指导或分析支持。 ) ## 4. 父 Agent 保持不变。其逻辑是正确的。
3.6K11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 3", "type": "general"}, {"agent_id": "agent-004", "name": "Agent 4", "type": "general"} 处理 Agent: agent-002 请求 request-4 路由结果: Routing request request-4 to agent agent-004 状态: success 处理 协作总线, 分布式 Agent 系统, 团队协作协议
35710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.
74310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。
1500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。 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； （ 4）订单退款处理Agent：负责处理客户申请的退款请求； 为了简单地实现这个功能，我们还是创建一个.NET控制台项目，然后安装以下包： Microsoft.SemanticKernel.Agents.Core 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() { ; } 选择编排模式 这里我们选择的是群聊编排模式：HandoffOrchestration，除了将需要编排的4个Agent作为参数传递给它之外，我们还需要定义一个移交流程，让Agent知道他们应该如何实现交接
40711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。
54510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
19910编辑于 2025-12-28 - 来自专栏AgenticAI
LLM Agent提效揭秘4:多智能体协作工作流深度剖析
在此之前，我们已经从论文到代码深度解读了大语言模型4种Agent 工作流的三种：反思、工具使用和规划。今天我们将深入最后一种Agent工作流：多智能体协作工作流。 ChatDev 内的代理通过参加专门的功能研讨会进行协作，包括设计、编码、测试和文档编写等任务。 在技术圈里，我们经常听到“分工合作”这个词，它就像是高效协作的黄金法则。 你可能会好奇，既然用的是同一个LLM，为什么还要把它拆分成不同的Agent来协作呢？这不是多此一举吗？ 其实不然。 每个Agent都有自己的专长，像一个精密的齿轮，只有当它们各司其职，整个系统才能高效运转。这样的协作方式，就像是一支训练有素的团队，每个人都清楚自己的职责，共同推动项目向前发展。 image-20240527181918001 4. 总结 通过本文对ChatDev、MetaGPT和AutoGen三篇论文的详细分析，我们深入了解了多智能体协作工作流在大语言模型（LLM）中的应用。
1.2K10编辑于 2025-03-18 - 来自专栏技术杂记
Zabbix Agent 安装4
cd script/ [root@zbx-target script]# vim port.discovery.bash [root@zbx-target script]# ll total 4 /bin/bash printf '{"data":[' for i in `netstat -tnl| grep LISTEN|awk '{print $4}'| awk -F ':' '{print
71930编辑于 2022-03-21 - 来自专栏翩翩白衣少年
4K Star的多人 Agent 协作平台 Multica！Agent即队友，可像同事一样被指派、被追踪！
这种协作方式，才是真正的人类+AI团队该有的样子。 什么是 Multica？ Multica 是一个开源的托管式 Agent 平台，它的核心理念就是"把编码 Agent 变成真正的队友"。 4步指派你的第一个任务 1、登录并启动 daemon multica login # 认证你的 Multica 账号 multica daemon start # 启动本地 Agent 4、指派你的第一个任务 从看板创建一个 Issue（或者通过 multica issue create），然后把它指派给你的新 Agent。 • 经验沉淀：每次解决的问题都变成可复用的技能 这三个问题，正是当前人类+AI协作中最痛的点。 如果你对人类+AI协作的未来感兴趣，或者你已经在尝试把 AI 融入团队工作流，可以试试 Multica。 GitHub：https://github.com/multica-ai/multica
800编辑于 2026-04-16 - 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
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。 Step4：复杂子任务移交——并发不阻塞修复还在进行，老李同时把另一个任务扔给Codex：展开代码语言：TXTAI代码解释/codex:rescue--background分析整个订单服务的死锁风险路径 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。"
49842编辑于 2026-04-02 - 来自专栏数字化 IT 从业者路径课
软件交付与协作 —— ITIL 4
当今的组织越来越强调使协作文化能够引入创新解决方案。涉及（专家的）不同观点、观点和重要见解的想法有助于建立更好的工作条件、更好的政策和实践等。 这包括与主要供应商建立更密切、更协作的关系，以发现和实现新价值并降低失败风险。 不足对当前（快速变化）的商业环境的支持不足；与敏捷等新型软件开发方法结合不够；框架过于庞大和复杂，难以在中小企业落地；强调流程高于协作，实施困难且效果较差。 ITIL 发展趋势 与敏捷、精益、DevOps 方法实践等深度结合；简化框架流程，进一步加强文化协作理念；与云计算等技术深度融合和发展。 应用部署与管理主要包括但不限于虚拟化技术、容器技术与容器编排等；4. 软件交付与协作主要包括但不限于 CMMI、ITIL、DevOps 等。
2.1K32编辑于 2023-03-22 - 来自专栏CODING DevOps
软件交付与协作 —— ITIL 4
当今的组织越来越强调使协作文化能够引入创新解决方案。涉及（专家的）不同观点、观点和重要见解的想法有助于建立更好的工作条件、更好的政策和实践等。 这包括与主要供应商建立更密切、更协作的关系，以发现和实现新价值并降低失败风险。 ITIL 发展趋势 与敏捷、精益、DevOps 方法实践等深度结合； 简化框架流程，进一步加强文化协作理念； 与云计算等技术深度融合和发展。 在接下来的《数字化 IT 从业者知识体系》系列文章，何文强将从软件开发方法、应用技术架构、应用部署与管理、软件交付与协作四个方面，为大家进行逐一分享介绍： 1. 应用部署与管理主要包括但不限于虚拟化技术、容器技术与容器编排等； 4. 软件交付与协作主要包括但不限于 CMMI、ITIL、DevOps 等。
2.3K50编辑于 2022-03-16 - 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？ 图结构（Graph）的三大要素 节点（Node）：代表一个独立单元，可以是： Agent 节点：封装独立 Agent 能力（如调用GPT-4处理问题、知识检索） Tool 节点：调用具体工具（如搜索API 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。
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。 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 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。
1.1K10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- 来自专栏DeepHub IMBA
构建生产级 AI Agent 系统的4大主流技术：反思、工具、规划与多智能体协作
它把一个静态的语言模型改造成动态推理引擎：将复杂任务拆解为多个简单子任务，再由多 Agent 协作逐一完成。 模式4：多 Agent 协作，分工、专精、协同 没有谁能精通所有领域。团队存在的意义在于每个成员各有专长，协作产出任何个体都无法独立完成的成果。 AI Agent 遵循同样的逻辑。 多个具备不同专长的 Agent 各司其职，协作完成单一 Agent 难以应对的复杂任务。 这一模式有几种架构上的变体。 第一种：Orchestrator + SubAgents。 [Data Collector] → [Analyst] → [Fact Checker] → [Writer] → Final Report 代码示例： # 模式4: 多Agent协作 # 一个编排器 Passes both outputs to the Writer Agent 4.
41810编辑于 2026-03-31 深度剖析ooderAI Agent的Scene与Group机制：多Agent自主协作的核心引擎
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。 ：存在所有者存在至少一个Skill声明满足条件则触发多Agent协作组自动形成步骤4：多Agent协作组创建生成Group ID：格式为"group场景类型所有者"创建SceneGroup对象，包含多Agent 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
35110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
腾讯云开发者
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