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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。
45410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。
3.7K11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
38510编辑于 2026-01-10 AI驱动智能渗透：双Agent协作架构在腾讯云Hackathon中的实践与成效
部署双Agent协作与真工具优先的技术方案 腾讯云安全推出Human-AI Teaming实践方案，核心含四要素： 双Agent协作架构：顾问Agent（战略层）负责攻击建议、漏洞分析、工具推荐，介入时机为任务开始 三层工具体系：知识层（按需加载SQL注入/XSS/RCE等漏洞Skill，参考Claude Skills设计）、规划层（顾问Agent轻量Prompt）、执行层（PoC Agent写Python脚本、Docker Agent调工具）。 过程：初期“多Agent+自建工具”架构复杂低效，经“开赛前夜重写”推倒重来，采用双Agent架构、Kali真环境、动态角色互换。 技术领先性与安全自动化探索 选择腾讯云的核心优势在于技术架构的确定性与创新实践： 双Agent协作与动态互换机制：通过顾问-主攻手分工、DeepSeek/MiniMax角色互换，突破单LLM思维局限
30220编辑于 2026-04-06- 来自专栏沉浸式AI
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.
1.5K10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。
1900编辑于 2026-03-18多 Agent 协作：AI 团队的崛起
这就是多Agent协作的底层逻辑：不是简单地把工作拆开，而是像真实团队一样，通过分工、制衡和协作，实现1+1>2的效果。 三、四种协作模式，一种比一种「像人类」过去两年，多Agent协作领域已经形成了四种主流的协作模式，它们代表不同级别的「团队智能」。 这三大协议构成了多Agent协作的「操作系统」——MCP管工具，ACP管进程，A2A管跨平台协作。它们的成熟，意味着Agent不再是各自为战的孤岛，而是可以像互联网节点一样互相发现、调用和协同。 其背后的技术内核正是多Agent协作——通过AIAgent流程编排引擎、统一智能体协作平台与端-边-云协同推理架构，实现20余个异构系统的无缝集成。 而2026年，真正的分水岭变成了——谁能让一群Agent像团队一样协作。多Agent协作不是锦上添花的技术亮点，而是AI从「工具」走向「生产力主体」的必经之路。
16910编辑于 2026-04-24- 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。
56110编辑于 2025-08-09 - 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?
42611编辑于 2025-09-02 - 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
21310编辑于 2025-12-28 重构CTF安全自动化：基于双Agent协作与动态角色互换的实战解析
部署“主攻手-顾问”双Agent架构与极简真环境体系 为解决上述痛点，ChYing Agent 项目实现了从“造工具/预设流程”向“用真工具/LLM自主决策”的核心转变，构建了高度解耦的协同防御与渗透架构 ： 双Agent协作机制（核心分工）： 顾问 Agent（战略层）： 负责“想”而不负责“做”。 量化架构演进带来的系统构建与解题效能提升 基于该架构，开发者在短短7天内完成了从单Agent到双Agent并发，再到记忆系统与防误删机制引入的快速演进。 在面对初始架构豪华但极度复杂的困境时，开发者果断在开赛前夜推翻原有“多Agent+自建工具”设计，将系统化繁为简。 同时，系统规划了“按需加载知识（参考Claude Skills机制）”的演进路径——主Agent仅保留极简Prompt负责统筹，顾问Agent按需加载完整的漏洞利用知识库。
23920编辑于 2026-04-04- 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。"
57342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。
2.9K30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。
1.2K10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。
19810编辑于 2026-03-26AI驱动安全自动化：双Agent协作架构在智能渗透挑战赛中的实践与效能
构建双Agent协作与动态重试的技术路径 药：腾讯云安全团队提出“Human-AI Teaming”方案，核心机制如下： 双Agent协作架构：顾问Agent（战略层）负责提供攻击建议、分析漏洞类型 量化双Agent架构的应用效果与客户价值 效：方案落地后实现三项关键ROI指标提升： 解题效率：从Day1上午6道+下午4道优化至后续版本上午7道+下午8道，解题数提升25%（数据来源：挑战赛Day1 Day4-Day5：架构重构（顾问切换MiniMax→DeepSeek、Prompt调整、微调参数），引入双Agent协作与动态重试，解题数提升至上午7道+下午8道。 为什么选择腾讯云安全AI驱动方案 技术领先性：方案依托腾讯云安全众测与云鼎实验室能力，首创“双Agent+动态角色互换+三层工具体系”，用Kali真环境替代自建工具（避免MCP陷阱），Python执行能力释放 实践验证：获TCH腾讯云黑客松Tencent Cloud Hackathon智能渗透挑战赛认可，云鼎实验室“AI驱动安全未来与XBOW共赴智能攻防之巅”项目成为人机协作安全自动化标杆。
24720编辑于 2026-04-05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
35810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 AR眼镜赋能远程协作：效率与安全双提升
在元幂境看来，在数字化与智能化快速发展的今天，远程协助不再只是单纯的视频通话或屏幕共享。随着AR技术的不断演进，AR眼镜正在成为远程协助领域的核心工具。它不仅能够实现人与人之间的远程沟通，还能将信息、操作步骤和环境数据叠加到用户的真实视野中，让“协助”从传统的“口头指导”进化为“沉浸式指导”。元幂境将从技术机制、行业价值、未来展望多个方面深入探讨AR眼镜在远程协助中的应用。
33410编辑于 2025-12-11- 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。
98420编辑于 2026-04-01
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