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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。
42710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。 图 2：Agent 以各种方式进行通信和交互。 6. 自定义： "自定义"模型代表了多 Agent 系统设计的终极灵活性。它允许创建根据给定问题或应用程序的特定要求精确定制的独特相互关系和通信结构。 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。
3.6K11编辑于 2025-10-27 - 来自专栏AI SPPECH
MCP 与多 Agent 协作系统
"name": "Agent 5", "type": "general"}, {"agent_id": "agent-006", "name": "Agent 6", "type": print(f"\n标记 Agent 001 失败") # 再次路由请求 request = { "request_id": "request-6", 输出结果： 系统状态: 总节点数: 3 总 Agent 数: 6 负载信息: {'agent-001': 0, 'agent-002': 0, 'agent-003': 0, 'agent-004': : agent-005 标记 Agent 001 失败 请求 request-6 路由结果: Attempting to recover agent agent-001 Routing request request-6 to agent agent-006 状态: success 处理 Agent: agent-006 更新后的系统状态: 失败的 Agent: ['agent-001'] 负载信息
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. 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。
74610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。 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?
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 - 来自专栏技术杂记
Zabbix Agent 安装6
配置完监控插件后，要重启agent Note: 如果不重启，就读不到新添的配置，从服务端尝试获取信息，会出现如下报错 [root@zbx-server zabbix_agentd.d]# zabbix_get [root@zbx-server zabbix_agentd.d]# 重启agent [root@zbx-target zabbix_agentd.d]# /etc/init.d/zabbix-agent restart Shutting down Zabbix agent: [ OK ] Starting Zabbix agent: ，创建 Graphs ，拼接 Screens 就可以展示出非常炫目的dashboard效果 ---- 命令汇总 wget http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/ x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm zabbix_get -s zbx-target -p 10050 -k "system.cpu.load[all,
88010编辑于 2022-03-21 - 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。"
49842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。
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AgenticAI
6种AI Agent模式详解
虽然简单的应用可能仅依赖于一个自主智能体，但更高级的用例通常需要多个智能体之间的协作，每个智能体负责一个特定的角色。 在本文中，我们将探讨多种构建 AI 智能体结构的模式。 img 特点： 去中心化结构 各智能体以对等方式运行 支持涌现行为与跨智能体协作 优势： 灵活性高 智能体可在无需中心协调的情况下请求其他智能体的协助 挑战： 难以监控或控制任务流程 存在冗余调用或循环调用的风险 适用于按领域或部门划分逻辑的系统 每个监督者管理一组特定任务或智能体 优势： 高度可扩展且结构清晰 各层级具备模块化控制能力 挑战： 实现复杂度较高 层级之间需要明确定义接口 适用场景： 企业级系统、多领域编排任务 6. img 特点： 结合规则驱动与大模型（LLM）驱动的路由机制 支持静态流程与动态智能体流的共存 每个节点都可实现自定义逻辑 优势： 灵活性最大化 可完全自定义的流程逻辑 适用场景： 混合系统、人机协作对话
1.1K10编辑于 2025-07-27 - 来自专栏Langchain
【LangChain系列6】【Agent模块详解】
agent: LangChain中的agent与用户输入进行交互，并使用不同的模型进行处理。Agent决定采取何种行动以及以何种顺序来执行行动。 1-5、安装pip install langchain二、Agent模块详解2-0、Agent核心思想——React介绍2-0-1、React的介绍以及由来Agent核心思想React的由来: 在React 2-1、Agent介绍Agent的核心思想是使用LLM来选择一系列要执行的动作，图示相关内容介绍如下。 ）：Agent可以调用的一组工具或者是API，这些工具可以帮助Agent执行各种任务。 tools, prompt)agent\_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)from langchain\
2.8K11编辑于 2025-01-13 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
35210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。
22910编辑于 2026-03-04 - 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。
84120编辑于 2026-04-01 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。
1.7K20编辑于 2026-03-10
腾讯云开发者
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