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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 ReWOO论文本身也指出了同一方向：将推理模块从175BGPT-3.5蒸馏到7BLLaMA，在保持性能的同时大幅压缩参数规模。 这篇论文中，UCBerkeley的研究者从7个主流MAS框架收集了1,642条执行轨迹，建立了一个系统性的MAS失败分类框架（MAST），识别出14种细粒度失败模式，归入三大类：FC1系统设计问题占44.2% 但论文也明确指出，这些局部修补仅对单一失败模式有效，7个框架的整体实测失败率仍在41%–86.7%之间。 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。
4.1K42编辑于 2026-03-13OpenClaw 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（ 技术原理剖析（底层架构、核心算法） 2. 与竞品的对比分析（至少3个维度） 3. 实际应用场景和落地难度评估 4.
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
开始训练 best_val_auc = trainer.train() # 假设返回 best val AUC # 7. 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？ 5.2 Multi-Agent 真正带来的东西？流程显式化：Config / Train / Eval / Viz / Report 都是独立节点；修改任意一环不影响其他节点。 统一入口：上层只需要给一段自然语言： “帮我跑一个跨数据集 baseline”Multi-Agent 工作流负责把这段话变成真正的可执行实验计划。
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。 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】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】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？ 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？ 节点粒度 和 显式图结构 来解决：planning 幻觉；粒度太碎 / 太粗；顺手准备了几个关于 LangGraph + Multi-Agent 的面经回答
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 ✍ 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？” LifeAdvisorAgent（综合上面结果，给出自然语言建议） 相比原来的单 Agent： 每个 Agent 的 Prompt 简单清晰（只负责一个角色）； 你可以明确说： “我们是用 Supervisor 架构的 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。
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.
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
关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁 11/6晚7:30鹅厂面对面直播继续！ 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？ 2.4 Multi-Agent阶段 终于来到最后一个阶段了——Multi-Agent阶段。 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。 test_agent(): # 获取智能体 agent = await get_agent() # 测试用例 test_cases = [ "计算 (15 + 7) 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。 Supervisor 架构模仿了企业中“项目经理”的角色。
5K72编辑于 2025-12-16 - 来自专栏全栈程序员必看
armeabi-v7a架构(sv7a)
armeabi与armeabi-v7a表示支持不同的CPU类型armeabi是指的该so库用于ARM的通用CPU，而v7a的CPU支持硬件浮点运算。 v5 cpu，armeabi-v7a是针对有浮点运算或高级扩展功能的arm v7 cpu。 ARM* 表示其基于 128 位 SIMD 引擎的技术 – ARM* Cortex*（一种串行扩展）—可提供比 ARM* v5 架构至少高 3 倍的性能，以及比 ARM* v6 至少高 2 倍的性能。 SSE： 英特尔推出的类似 NEON 的工具SSE 指面向英特尔架构(IA)的SIMD 流指令扩展。 目前，英特尔® 凌动™ 最高支持 SSSE3（补充 SIMD 流指令扩展 3）。 如欲了解详细信息，请参阅英特尔《IA-32 和 IA-64 软件开发人员手册》中的“第一卷： 基础架构”部分。
1.9K10编辑于 2022-07-28 GraphRAG + 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。 二、五层架构总览整个平台是一个非常工整的五层栈，每层都有清晰的职责边界：展开代码语言：TXTAI代码解释┌──────────────────────────────────────────────── Foundation-XL175B主推理2.5TtokensFoundation-L70B通用推理1.8TtokensFoundation-M13B工具调用/路由1.2TtokensCode-Specialist7B 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│(
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 于是，我们就可以设计一个 科研 Multi-Agent 小队： PaperHunterAgent：文献猎手 PaperAnalystAgent：论文分析师 ExperimentPlannerAgent： 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
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 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 冲突解决：投票、仲裁与优先级机制 6.1 冲突的类型与来源 6.2 投票机制 6.3 仲裁机制 6.4 优先级机制 7 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 系统设计原则 9.2 常见架构模式 9.3 性能优化技巧 10 总结与展望 10.1 核心要点回顾 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 - 来自专栏季鸟猴的分享
Camunda Platform 7 参考架构 Camunda Platform 7 Reference Architecture
Camunda Platform 7 Reference Architecture(Camunda Platform 7 参考架构) Executive Summary (执行摘要) Camunda Platform Camunda Platform 7 在架构、部署选项、编程语言和支持的基础架构方面提供了极大的灵活性。 本文档涵盖 Camunda 流程引擎实施选项、支持的基础架构规范、硬件规模和推荐的数据库管理系统。 Supported Infrastructure Options (支持的基础架构选项) Camunda Platform 7 can run in any Java-runnable environment 封装如下所示的组件，Camunda Docker 镜像适用于远程流程引擎架构。
3.1K10编辑于 2022-11-14 - 来自专栏Ywrby
7-软件架构，资源分类
软件架构 C/S(Client/Server) 客户端/服务器端 在用户本地有客户端程序，在远程由服务器端程序（例如QQ，迅雷） 优点：用户体验好 缺点：开发，安装，部署，维护等十分麻烦 B/S(Browser Server) 浏览器/服务器端 只需要一个浏览器，用户就可以通过URL访问不同服务器端程序 优点：开发，安装，部署，维护等十分更简单 缺点： 如果应用过大，用户体验可能受到影响 对硬件要求高 B/S架构
48120编辑于 2022-10-27
腾讯云开发者
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