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Multi-Agent系统Harness Engineering架构的思考与实践
本文基于agent技术论文，社区agent工程分享，结合笔者近期multi-agent项目实践，提出一套“知识—编排—门控—治理”四层解耦设计、经验沉淀、持续治理的MASHarness设计架构,整理成文 OpenClaw，前身叫Clawdbot，因商标纠纷数次改名，吉祥物是一只龙虾，在72小时内积累了超过6万GitHubStar，随后飙升至24万，成为GitHub有史以来增速最快的项目之一，近期已经突破 从单agent到多agent，agent工程化难在哪里单agent(singleagent)和多agent(multi-agent)之争一直是学术界和工业界讨论的一个热点话题，但基本都默认一个前提：先从单 所我们可以看到强如opus4.6这样的模型，在使用multi-agent架构完成复杂任务上，也需要投入大量精力在Harness上。 「多agent辩论」是Mesh最成熟的学术形态：多个agent互相批判彼此的回答，A-HMAD（2025）在引入异构agent后，在六个benchmark上取得4–6%的绝对精度提升，传记事实错误减少超
4.1K42编辑于 2026-03-13Agent设计模式（6）：Multi-Agent模式——构建多Agent协作系统
这就是今天要讲的Multi-Agent模式。 一、为什么需要多Agent？ 先看一个现实场景：代码审查。 可扩展：新增功能只需添加新Agent 二、Agent角色设计：职责分离 Multi-Agent系统的第一步是角色定义。 代码审查系统 现在我们把所有组件整合起来，构建一个完整的Multi-Agent代码审查系统。 多步骤 第3篇 Tool-Use模式 调用外部工具 需要扩展能力 第4篇 Memory模式 记住上下文 长对话、状态维护 第5篇 Chain-of-Thought模式 显式推理链 复杂推理、数学问题 第6篇 Multi-Agent模式 多Agent协作 复杂系统、专业分工 这些模式不是互斥的，而是可以组合使用。
54411编辑于 2026-05-09OpenClaw 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。 配置：AgentA（架构师）：设计技术栈（HTML/CSS/JSvsReact/Vue），规划文件结构。AgentB（前端开发）：根据架构编写具体的页面代码，追求美观。
1K10编辑于 2026-04-29- 来自专栏架构驿站
Multi-Agent ，知多少？
MAS 提供了一种强大的分布式架构框架，有望彻底克服单一代理系统固有的瓶颈。 在 Multi-Agent 系统架构中，由众多独立自治的智能体代理组成，它们拥有各自独特的领域知识、功能算法和工具资源，可以通过灵活的交互协作，共同完成错综复杂的决策任务。 此外， Multi-Agent 系统具有天然的开放性和可扩展性。当系统面临任务需求的不断扩展和功能的持续迭代时，通过引入新的专门代理就可以无缝扩展和升级整体能力，而无需对现有架构进行大规模的重构改造。 这与单一代理系统由于其封闭集中式设计,每次功能扩展都需要对整体架构做根本性的修改形成鲜明对比。 Multi-Agent 系统参考架构示意图 Multi-Agent 系统凭借其先天的分布式协作、异构智能融合、模块化扩展、容错鲁棒等独特优势，正逐步展现出在诸多传统行业和复杂应用场景中的革命性影响力和巨大变革潜能
2.2K10编辑于 2024-11-01 - 来自专栏有文化的技术人
从单兵作战到群智协作：Multi-agent 架构演进与思考
❝当一个 Agent 不够用时，你需要的不是更强的模型，而是更好的协作架构。❞ 写在前面 大模型时代，单个 Agent 能做的事情越来越多——搜索、写代码、分析数据、调用 API。 多 Agent 架构应运而生。它的核心思想很简单：「让不同的 Agent 各司其职，通过某种协作机制共同完成复杂任务」。 但"协作机制"这四个字背后，藏着大量的设计决策。 本文将从业界主流模式出发，逐层深入到工程实现细节，帮你建立对多 Agent 架构的系统性理解。 回答好这三个问题，你就能为自己的场景选择最合适的架构模式。 这就是多 Agent 架构的本质。❞
50510编辑于 2026-04-09 Multi-Agent多智能体协作系统：架构原理、框架选型与实战指南
Multi-Agent多智能体协作系统：架构原理、框架选型与实战指南当前AI应用开发正经历一次范式转变：从依赖单一模型的多轮对话，转向多个智能体协同工作的Multi-Agent架构。 Multi-Agent架构的核心思路是让多个具备不同专业能力的AI智能体像团队一样分工协作，自动完成复杂任务链。 本文将从架构原理、协议标准、框架选型到生产部署，完整拆解Multi-Agent系统的技术内核。一、什么是Multi-Agent？为什么2026年是爆发元年？ 二、核心技术架构：ReAct + Function Calling + 协议层要搭建Multi-Agent系统，需要先理解三个核心概念：单个Agent怎么工作（ReAct模式）、Agent怎么调用工具（ 模型分层调用：研究和分析用gpt-4.1（精度高、速度快），写作用claude-sonnet-4-6（创意性好、文字流畅）。
11K31编辑于 2026-04-02【Multi-agent实战】教你如何用Multi-agent分析开源Github项目
train_dataset=train_set, val_dataset=val_set, config=config, exp_dir=exp_dir, ) # 6. 30, learning_rate=200, random_state=42) feat_2d = tsne.fit_transform(feat) plt.figure(figsize=(6, 6)) # 简单画：正样本一种标记，负样本另一种 pos = label == 1 neg = label == 0 plt.scatter(feat_2d[pos, 0], 下一步就是把它们塞进 Multi-Agent 工作流里。 如果你把这套东西写进简历 / 博客，面试官很可能会问：你为什么要用 Multi-Agent / LangGraph，而不是一个脚本搞定？Multi-Agent 带来的真实价值是什么？
63120编辑于 2025-11-23- 来自专栏老张的求知思考世界
构建多智能体(Multi-Agent)架构的八大原则
所谓的多智能体(Multi-Agent)架构，可以简单理解为多个Agent并行工作，他们之间通过某种通信机制进行沟通协作，以协助人类完成复杂的任务。 无独有偶，最近Anthropic分享了他们构建多智能体(Multi-Agent)系统的最佳实践，核心是八条提示工程与评估原则。 ，其架构模式为编排器-工作器模式，即一个主智能体(Lead Agent)+多个子智能体(Subagents)的架构。 6、Start wide, then narrow down：先尝试广泛探索，然后逐步缩小范围。 7、Guide the thinking process：“人工”引导思考过程。 ://metaso.cn/s/1c5dzzB 另外，查找资料时，看到了另一篇讨论Multi-Agent架构的文章，也推荐大家看看。
2.5K11编辑于 2025-07-08 【Multi-agent实战】LangGraph 实现可视化的科研 Multi-Agent实战项目
用 【Multi-agent实战】LangGraph 实现可视化的科研 Multi-Agent实战项目✍ 前言上一篇我们搞了一个「科研 Multi-Agent 小队」：Supervisor 当老板；PaperHunter 这一篇，我们就把上一篇的科研 Multi-Agent —— 迁移到 LangGraph 上，用“图”的方式组织 Agent。 一、为什么要用 LangGraph 来做 Multi-Agent？ "下面是关于某个研究主题的论文结构化总结（JSON）：\n{paper_summary_json}\n\n" "我的资源：单卡 RTX 3090（24GB），两周时间，每天训练时间约 6 六、面经角度：围绕 LangGraph + Multi-Agent 怎么吹？给你几段可以直接背的回答。Q1：你在项目里是怎么管理 Multi-Agent 的流程的？为什么选 LangGraph？ Q3：如果后续要在这个科研 Multi-Agent 里加入“在线强化学习 / 评分器调整策略”，LangGraph 还能 hold 住吗？
1.3K10编辑于 2025-11-22【Multi-Agent实战】如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战项目
【Multi-Agent】一、如何用LangChain打造一个Multi-Agent实战项目这篇就是给已经玩过LangChaintools+Agent的同学看的进阶篇：你已经玩过time/weather 这种自定义工具；也看过AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION一路Thought/Action/Observation的DebugLog；但一到Multi-Agent
66210编辑于 2025-12-16【Multi-Agent实战】如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战项目
【Multi-Agent】一、如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战 ✍ 前言 这篇就是给已经玩过 LangChain tools + Agent 的同学看的进阶篇： 你已经玩过 “Multi-Agent 和平时的 Tools 调用有什么本质区别？” 二、本文实战目标 & 架构图 2.1 我们要做的“小系统” 我们还是围绕你熟悉的天气 Demo，只是升级玩法： 用户一句： 「今天北京适合出门跑步吗？要不要带伞？」 2.2 架构图 在实现上，我们会用一个小技巧： 把“子 Agent”本身包装成一个 Tool，再挂给 Supervisor 使用。 ) }, ) # ========= 6. 入口 ========= if __name__ == "__main__": question = "今天北京适合出门跑步吗？
2.8K10编辑于 2025-11-23- 来自专栏企鹅号快讯
VAIN：Attentional Multi-agent Predictive Modeling
VAIN: Attentional Multi-agent Predictive Modeling[J]. arXiv preprint arXiv:1706.06122, 2017. 这种思想与两篇ICLR 2018 submissions，即GCN with attention mechanism，非常相近且发布较早（2017年6月）。
1.3K70发布于 2018-01-09 - 来自专栏【腾讯云开发者】
一文了解LLM应用架构：从Prompt到Multi-Agent
接下来，在详细介绍演进过程前，我们可以先了解一下LLM最流行的应用架构Agent的定义，然后，我们再从Agent的诞生中引申出来LLM的架构的演进过程。 01 Agent是什么？ 总得来说，我们可以从以下6个方面了解Multi-Agent： 目标：提高Agent的智能程度、稳定性 原理： 让专业的人完成专业的事情：每一个agent只关注特定任务，只使用特定工具，只关心特定信息，从而降低单 A2%A6%E6%B8%B8%E6%88%8F 2.5 小结 通过上面的介绍，相信你已经对于LLM应用中对自动化能力探索的四个发展阶段：Prompt阶段，Chain编排阶段，Agent阶段和Multi-Agent 3.2.1 设计范式 我们先具体讲一下multi-agent的应用设计范式。整体设计架构图（图源自网络）如下： 左侧部分：是单agent，代理表现出多种内化行为，例如计划、推理和反思。 在单Agent纵向提升有限时，Multi-Agent系列方案通过设置合理的算法架构，能通过水平扩展的方式提高智能，为我们打开了新的思路。
1.9K22编辑于 2025-11-07 - 来自专栏【腾讯云开发者】
Multi-Agent全面爆发！一文详解多智能体核心架构及LangGraph框架
相比传统的线性执行模式，LangGraph 支持条件分支、循环、并行等复杂控制流，能够实现状态持久化、断点续跑、时间旅行、人机协作等高级功能，并提供了多智能体协作、层级架构等多种架构模式。 6、执行工作流。 recursion_limit": 50} # 设置递归限制为50次 ) except GraphRecursionError: print("执行步数超过限制，抛出异常") # 异常处理... 03、Multi-Agent 架构 3.1 多智能体架构概述 对于普通的业务系统，随着需求的迭代，系统的复杂度会变得越来越高，使得维护性和扩展性变得越来越高，经常需要花费大量是时间去定位问题，因此在项目初始阶段架构选择很重要。 chatModel(chatModel) // 添加工具 .tools(new StockTools()) .build(); } 6、
5K72编辑于 2025-12-16 软件架构 6 个方面
所谓 “架构”，就是将软件的结构打好，然后在结构内按部就班的施工就好了。软件架构 6 个方面软件架构涉及六个维度，分别是 “稳定性”、“高性能”、“一致性”、“扩展性”、“观察性” 和 “安全性”。 没有最好的架构，只有合适的架构。合适的架构就是在对这些维度的平衡与取舍，以最大程度的支撑当前业务的运行。每个方面包含的内容稳定性，异步、调度、容错、隔离、熔断、限流、降级、故障恢复。 这也印证了 “架构是演化出来的，不是一蹴而就的。”可以说这个是 “架构” 的 “架构” 吧，以后只需要完善这个结构，往这个结构中不断添加工具、方法、经验就好了。
28410编辑于 2024-03-25GraphRAG + Multi-Agent 凭什么登上 Nature？
2026年5月，NatureScientificReports刊出了一篇看起来有点"反常识"的论文——它没有提出新的模型架构，没有刷新benchmarkSOTA，但把GraphRAG+Multi-Agent 这篇文章把这套架构从5层栈到6个自训练LLM的工程账，逐层拆给你看。 四、Layer2：6个自训练LLM——为什么不直接用GPT-4？论文里这一层最反直觉。2026年了，还自己训6个模型？ 六、Layer4：Multi-Agent编排——5个角色，各司其职平台不是一个Agent，而是五个专职Agent协同：展开代码语言：TXTAI代码解释┌──────────────┐│Planner│( 冷启动数据：6个自训模型一共烧了6.4Ttokens训练数据。这是大厂玩法，不是普通AI公司能复制的。
5921编辑于 2026-06-04【Multi-agent】智能科研助手实战项目
从 0 组建你的 AI 科研小队：Multi-Agent 帮你做文献调研 + 实验规划✍ 前言很多科研工作者肯定都吐槽过：「文献太多看不完、实验方案想不清楚、写总结又很痛苦。」 但反过来想：这些事情，其实都可以拆成一堆「标准化的小任务」，非常适合交给 Multi-Agent AI 科研小队 来做。 这篇就带你搞一个科研向 multi-agent 实战项目：场景： 想做一个「CLIP 在伪造检测 / 多模态安全」方向的小综述 + baseline 实验规划；目标： 让一组 Agent 帮你：自动搜集相关论文 一、整体架构：Supervisor + 子 Agent先用图把脑子理清楚（脑补一下就行）：ResearchSupervisor（总控）Tool: paper_hunter_tool → 调 PaperHunterAgentTool -> str: resource_info = ( "单卡 RTX 3090，24GB 显存；可用时间约两周；" "日常还要写代码和写论文，因此每天训练时间控制在 6
90410编辑于 2025-11-22腾讯云智能体开发平台：基于Agentic RAG与Multi-Agent架构加速企业AI业务落地
企业往往拥有海量的结构化与非结构化数据，但在实际业务调用中遭遇以下核心阻碍： 传统搜索架构的精度天花板： 传统的ES（Elasticsearch）搜索依赖关键词匹配，面对复杂语义时精度低、结果不全；同时 构建高确定性的企业级智能体开发与编排引擎 针对上述瓶颈，腾讯云提供了一套包含LLM、RAG、Workflow与Multi-Agent在内的企业级大模型应用开发框架，通过技术解耦降低开发门槛，确保系统稳定性 应用Multi-Agent协同架构（任务解耦执行）： 将复杂任务拆解给多个专业Agent并行处理。支持自由转交、工作流编排转交以及Plan-and-Execute (P&E) 协同模板。 释放AI自动化重塑业务链条的量化价值 通过引入上述智能体架构，企业在多个核心业务场景中实现了可量化的投资回报（ROI）与运营效率跃升。 重构多行业复杂应用场景的实战演练 智能体架构已在各类复杂商业环境中验证了其落地可行性与业务深度： 某头部国际快递企业（高复杂度工单处理）： 面对过程复杂且分支众多的物流场景，企业通过Workflow编排大模型与代码节点
52530编辑于 2026-04-25- 来自专栏智能时刻
Envoy架构概览(6):异常检测
异常值检测和弹出是动态确定上游群集中的某些主机是否正在执行不同于其他主机的过程，并将其从正常负载平衡集中移除。 性能可能沿着不同的轴线，例如连续的故障，时间成功率，时间延迟等。异常检测是被动健康检查的一种形式。 特使还支持主动健康检查。 被动和主动健康检查可以一起使用或独立使用，形成整体上游健康检查解决方案的基础。 弹射算法 取决于异常值检测的类型，弹出或者以行内（例如在连续5xx的情况下）或以指定的间隔（例如在定期成功率的情况下）运行。 弹射算法的工作原理如下： 主机被确定为异常。 特使检查以确保弹出
1.3K60发布于 2018-04-09 - 来自专栏AI SPPECH
Multi-Agent 协作：分工、协作与冲突解决
文中通过 3 个完整代码实现、3 个 Mermaid 架构图表与大量实践案例，展示如何构建高效、稳定、可扩展的 Multi-Agent 协作系统，为 AI IDE 领域的工程实践提供可直接落地的技术方案 4.4 Shared Memory 模式 4.5 通信协议对比与选择 5 协作策略：串行执行、并行执行与层次化执行 5.1 协作策略概述 5.2 串行执行策略 5.3 并行执行策略 5.4 混合协作策略 6 7.3 动态调度 7.4 自动扩缩容 8 实践：Planner-Coder-Reviewer 三 Agent 协作系统 8.1 系统架构 8.2 完整实现 9 最佳实践与设计模式 9.1 Multi-Agent 9.2 常见架构模式 星型架构：Planner 作为中央协调者，其他 Agent 只与 Planner 通信。 网状架构：Agent 之间可以直接通信，更加灵活但也更加复杂。 层次架构：适用于大规模系统，将 Agent 分为多个层次。
21110编辑于 2026-05-28
腾讯云开发者
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