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agent多模态学习
二、多模态 Agent 的整体架构 一个完整的多模态 Agent 系统通常包含以下层次，其数据流如下： 用户多模态输入 → 多模态感知层 → 意图理解与规划层 → Agent 协作层 → 工具/环境交互层 五、多 Agent 协作与角色设计 5.1 为什么需要多 Agent 协作 当任务极其复杂时，单个 Agent 可能面临上下文过长、职责过重等问题。 5.3 Agent 角色划分与职责设计 一个典型的电商多模态客服系统中，可以划分如下角色： 感知 Agent：负责处理图片、语音等多模态输入，输出文本描述。 8.2 系统架构设计 采用“多 Agent + 多模态感知 + 工具调用”的架构，主要模块包括： 多模态感知模块：处理用户上传的图片和输入的文字。 多 Agent 协作框架：更成熟的多 Agent 协作模式和平台将涌现，降低开发门槛。 世界模型 (World Model)：Agent 将构建对环境的内部“世界模型”，用于更长期的规划和仿真。
32310编辑于 2026-01-15- 来自专栏DotNet NB && CloudNative
多Agent协作入门：AgentGroupChat
近日抽空学习了下Semantic Kernel提供的AgentGroupChat对象写了一个多Agent对话的Demo，总结一下分享与你。 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？ 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。
28610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。 多 Agent 协作：探索相互关系和通信结构 理解 Agent 交互和通信的复杂方式对于设计有效的多 Agent 系统至关重要。 设计和实现自定义模型通常需要对多 Agent 系统原理有深入理解，并仔细考虑通信协议、协调机制和涌现行为。 总之，为多 Agent 系统选择相互关系和通信模型是关键的设计决策。 因此，处理复杂的多领域目标变得低效，并可能导致不完整或次优的结果。 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。 视觉摘要 ** ** 图 3：多 Agent 设计模式 关键要点 多 Agent 协作涉及多个 Agent 协同工作以实现共同目标。 此模式利用专业角色、分布式任务和 Agent 间通信。
2.2K11编辑于 2025-10-27 - 来自专栏Agent
OpenClaw 多 Agent 配置实战指南
OpenClaw多Agent配置实战指南简介：本文详解OpenClaw多Agent架构的完整配置流程。 如果你想为OpenClaw配置多个"员工"，让不同Agent承担不同角色、拥有独立性格、工作目录和工具权限，那么多Agent架构是你的必由之路。 ├──AGENTS.md#多智能体路由表：把任务分配个哪些agent├──BOOTSTRAP.md#点火自举：启动时该初始化哪些文件├──HEARTBEAT.md#心跳守护：定义后台轮询任务├──IDENTITY.md ,{agentId:"creative",match:{channel:"discord",peer:{"kind":"channel","id":"1231231231231231"}}},],总结多Agent 按本文步骤操作，你能快速搭建出分工明确、安全可控的多智能体系统。配置完成后，记得用openclawagentslist--bindings验证连接状态，祝你部署顺利！
1.7K32编辑于 2026-03-07 - 来自专栏AI SPPECH
MCP 与多 Agent 协作系统
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。 、性能一般 小型多 Agent 系统 ROS 实时性好、适合机器人 专业性强、应用场景有限 机器人系统 MAS 灵活、易于定制 缺乏标准化、集成复杂 定制化多 Agent 系统 MCP + 多 Agent 、管理困难 大规模多 Agent 系统 混合式 结合集中式和分布式的优点 设计复杂、实现难度大 中型多 Agent 系统 MCP 驱动 标准化、安全性高、扩展性好、AI 集成 较新、生态不够成熟 大规模分布式多 七、结语 MCP v2.0 在多 Agent 协作系统中的应用为多 Agent 系统的发展带来了新的机遇和挑战。 这些全新要素为 MCP 在多 Agent 协作系统中的应用提供了有力的支持，有助于构建更加高效、智能的多 Agent 协作系统。
27610编辑于 2026-01-10 - 来自专栏JavaEdge
使用LangGraph构建多Agent系统架构！
为解决这些问题，你可能考虑将应用程序拆分成多个更小、独立的代理，并将它们组合成一个多Agent系统。 控制：你可以明确控制Agent之间的通信（而不是依赖于函数调用）。 2 多Agent架构 多Agent系统中有几种方式连接Agent： 网络：每个Agent都可与其他Agent通信。 层次结构：你可以定义一个有监督者的多Agent系统。这是监督者架构的概括，并允许更复杂的控制流。 自定义多Agent工作流：每个Agent只与Agent子集中的其他Agent通信。 每个Agent都可以与每个其他Agent通信（多对多连接），并且可以决定接下来调用哪个Agent。 构建多Agent系统时最重要的事情是弄清楚Agent如何通信。
1.3K20编辑于 2025-06-01 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
多Agent协作入门：移交编排模式
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() { ; } 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 /agent-orchestration?
34611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
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。 下一篇，我们将学习顺序编排模式，它按定义的顺序讲一个Agent的处理结果传递给下一个Agent，非常适合于工作流、管道、多阶段处理类任务。
43710编辑于 2025-08-09 - 来自专栏技术汇总专栏
面向 LLM Agent 的组织模型设计：多 Agent 协同的新范式
面向LLMAgent的组织模型设计：多Agent协同的新范式一、引言：为什么多Agent系统需要“组织模型”随着人工智能系统从“单智能体”向“群体智能”演进，多Agent系统（Multi-AgentSystem 为了解决这些问题，组织模型（OrganizationalModel）被引入多Agent系统设计中，用于规范Agent的结构、职责与协作方式。 、智能体框架（如LangGraph、CrewAI、AutoGen）的发展，具备清晰组织模型的多Agent系统，将成为复杂智能应用的主流架构形态。 未来的Agent系统，不只是“更聪明”，而是“更有组织”。多Agent系统的复杂性本质上源于“多主体协作”本身，而组织模型正是将这种复杂性工程化、可控化的核心手段。 可以说，组织模型决定了多Agent系统是否具备规模化扩展与长期演进的能力，是多Agent从“概念验证”走向“工程落地”的关键基础设施。
27510编辑于 2026-01-12 - 来自专栏深度学习自然语言处理
每日论文速递 | Agent控制电脑！用多模态Agent玩荒野大镖客！
主要挑战包括： 多模态观察：代理需要处理和理解来自不同模态（如图像、文本和音频）的信息，以便做出更好的决策。 精确控制：代理需要能够准确地控制键盘和鼠标操作，以与计算机交互。 论文通过在复杂的AAA级游戏《Red Dead Redemption II》（RDR2）中部署CRADLE，展示了其在GCC设置下的能力，这是首次尝试在没有先验知识的情况下，使基于大型多模态模型（LMM CRADLE框架的设计旨在使代理能够处理多模态输入，进行有效的决策制定，并在没有特定API的情况下与计算机任务交互。 以下是CRADLE框架解决GCC问题的关键组成部分： 多模态输入处理：CRADLE框架能够处理来自计算机屏幕的视频（一系列屏幕截图）作为输入，并产生键盘和鼠标操作作为输出。 GPT-4V的局限性：在RDR2这样的复杂游戏中部署CRADLE，揭示了GPT-4V在处理多模态输入时的一些局限性，如空间感知、图标理解、历史处理和世界理解等。
83810编辑于 2024-03-14 - 来自专栏AIGC新知
斯坦福多模态交互 Agent 综述：Agent AI 集成及其技术挑战
斯坦福大学李飞飞、微软研究院首席研究员等联合撰写的论文，这篇 Agent AI 综述一共80页。 这篇论文深入探讨了多模态人工智能系统，尤其是智能体（Agent）在物理和虚拟环境中的交互性。 三、Agent AI 的学习策略 探讨了训练Agent AI的不同策略和机制，包括强化学习、模仿学习和上下文学习等。 六、Agent AI 的持续自我改进 探索了Agent AI如何通过与外部环境和用户的互动不断学习和自我改进，同时指出了目前存在的挑战和困难。 本篇文章探讨Agent AI 面临的挑战这部分。 特别是，我们探讨了旨在通过整合外部知识、多感官输入和人类反馈来改进基于下一具身动作预测的代理的系统。 Agent AI 的新兴领域涵盖了多模态交互中更广泛的具身和具身性方面。
2K10编辑于 2025-02-07 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
解密Prompt系列38.多Agent路由策略
常见的多智能体框架有几类，有智能体相互沟通配合一起完成任务的例如ChatDev，CAMEL等协作模式, 还有就是一个智能体负责一类任务，通过选择最合适的智能体来完成任务的路由模式，当然还有一些多智能体共享记忆层的复杂交互模式 /black-box-multi-agent-integationMARS其实是一篇大模型出现前的文章，但是却可以作为多Agent路由的基础文章之一，它主要针对当不同领域（能力）的智能体选择。 论文先定义了多智能体选择问题，该问题的组成元素包括query： 用户提问agent skill：对于智能体能力的描述，也可以是sample queriesagent response：智能体对用户提问的回答那自然就有两种智能体选择的方案 那就可以基于历史收集的query样本训练一个多标签分类模型，预测每个query哪些智能体可以回答。其实这种方案也是使用了response，只不过使用的是历史agent回答。 如果你的RAG链路选择更多，优先级排序更加复杂的话，不妨使用多标签模型，得到多个候选agent，再基于多个agent之间的优先级选择复杂程度最低，或者在该任务上优先级最高的Agent进行回答。
1.6K40编辑于 2024-09-13 - 来自专栏技术汇总专栏
多 Agent 视角下的自动驾驶系统设计：车端 Agent 与 RSU Agent 协同机制解析
多Agent视角下的自动驾驶系统设计：车端Agent与RSUAgent协同机制解析一、引言：为什么自动驾驶需要协作式Agent在传统自动驾驶系统中，车辆往往被设计为高度自治的单体智能体：依赖车载传感器（ 技术与边缘计算的发展，自动驾驶系统逐渐演进为一个多Agent协作系统（Multi-AgentSystem,MAS），其中：车端Agent（VehicleAgent）负责局部感知与即时控制路侧Agent（ 设计1.路侧Agent的核心职责路侧Agent通常部署在路口、匝道、高风险路段，具备以下能力：多车状态汇聚（Multi-VehicleFusion）全局交通态势评估冲突检测与协同决策策略广播或定向下发2 通过将实时控制与安全兜底职责下沉至车端Agent，同时由路侧Agent承担全局态势感知与协同决策功能，系统能够在复杂、多车交互环境中实现更高水平的安全性与通行效率。 该设计不仅符合自动驾驶工程落地对可靠性与可扩展性的要求，也为后续引入多Agent强化学习、博弈论协同决策等高级方法奠定了清晰、可演进的系统基础。
29110编辑于 2026-01-12 深度剖析ooderAI Agent的Scene与Group机制：多Agent自主协作的核心引擎
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。 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。 6.1 多Agent协作工作流程详解6.1.1 多Agent场景声明与组形成流程6.1.2 多Agent协作组自动形成过程步骤1：Scene所有者声明Route/MCP通过SceneDeclare命令声明为某个 ：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
27310编辑于 2026-01-17多模态Agent开发：Python打造超酷智能交互系统
今天咱们要一头扎进一个超酷炫的领域 —— 多模态 Agent 开发。 这就是多模态智能交互系统的魅力，而咱们要用 Python 这个超级魔法棒来实现它！啥是多模态 Agent？多模态 Agent，简单来说，就是能处理多种不同类型数据（模态）的智能体。 传统的程序往往只能处理单一模态，比如文字处理软件就只和文本打交道，而咱们的多模态 Agent 可不一样，它能把这些不同模态的信息融合起来，提供更智能、更自然的交互体验。 多模态 Agent 就是要给程序赋予这样的 “贴心服务” 能力。为啥要搞多模态 Agent 开发？你可能会问，我用单一模态不是也能做很多事嘛，为啥要这么折腾搞多模态呢？原因可多啦！ 结语哇哦，看到这里，你已经对多模态 Agent 开发有了相当深入的了解啦！从理论知识到代码实践，再到现在的拓展内容，你一步步攻克了多模态开发中的各种难题。
73710编辑于 2025-03-10- 来自专栏山行AI
多AI Agent代理：使用LangGraph和LangChain创建多代理工作流
之前有读者留言，希望多分享一些AI Agent智能体的搭建方法，在上一篇推文中也从实战案例角度分享了怎么用天工AI快速搭建一套属于我们自己的AI Agent智能体，天工AI的多模态和AI搜索能力相信已经能满足大多数人的使用需求 LangGraph 框架也可以用来创建多代理工作流。就像在自我反思的 AI 代理中一样，LLM 可以扮演多个角色，每个角色都充当一个不同的 AI 代理。这就是多代理的概念。 多代理 一个多代理系统涉及到将独立的行动者连接起来，每个行动者都由一个大型语言模型提供支持，按照特定的排列组合。 每个代理可以有自己的提示、LLM、工具和其他自定义代码来与其他代理协作。 使用LangGraph进行多代理工作流 LangGraph非常适合创建多代理工作流，因为它允许将两个或更多代理连接成一个图。每个代理都是一个独立的行动者，代理之间的连接由边缘表示。 我们现在准备好调用多代理工作流程了。
8.5K23编辑于 2024-06-06 - 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 " # 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 如果你正面临多Agent的“spaghetti code”难题，不妨用LangGraph重构你的流程！
2.4K30编辑于 2025-04-08 多 Agent 协作架构，“圆桌会议”与“蜂群智能”
） 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。 这类机制广泛用于： 分布式系统 多机器人系统 群体决策模型 层级组织（Hierarchical Agent） 另一种非常工程化的结构，是 层级型 Agent 系统。 Agents 协作哲学 如果抽象来看，多 Agent 系统本质上只需要解决四个问题： Agent Communication Coordination Aggregation 也就是： 任务如何分配（ 结语 从圆桌会议到蜂群智能，多 Agent 系统其实借鉴了大量 人类组织形式与自然群体行为。 我目前最常用的是 “圆桌会议+蜂群” 工作模式，这种模式提升了 Agents 的执行效率和准确性。
34710编辑于 2026-03-06- 来自专栏算法一只狗
利用腾讯元器构建多 Agent「股票分析助手」
借助 腾讯元器的 MCP（Model Context Protocol） 标准化插件机制与多 Agent 协同工作流，我们能够快速搭建一个“股票分析助手”：它既能实时拉取行情，又能自动解析财报、跟踪新闻 Agent 工作流我们创建一个名为「股票分析助手」的智能体，并在“工作流”中串联 3 个角色型 Agent： 股价分析师 Agent（行情与技术面） 依赖上文接入的 A 股 MCP（支持 brief 五、价值与展望（1）数据接入标准化 MCP 让多源数据“插拔即用”，开发者聚焦业务，不再重复造轮子。 （2）多 Agent 协作可视化 角色分工明确，用工作流把“行情—舆情—决策”串成闭环，零门槛搭建。 （3）决策输出智能化 输出不再是“数据罗列”，而是可执行的投资建议（含策略与风控）。 （4）走向“个人金融顾问” 借助 腾讯元器 + MCP + 多 Agent，从“单点工具”升级为“智能合伙人”。
1.9K22编辑于 2025-09-28 - 来自专栏云云众生s
GenAI多Agent系统：技术团队的秘密武器
多 Agent 生成式 AI 系统可以极大地增强和加速构思、设计和测试新产品。 如今，许多开发人员和产品团队使用 生成式 AI (GenAI) 代理来帮助构建软件或应用程序——真正的创新发生在多 Agent 系统中。 对于我将在下面详细描述的多 Agent 系统，开发人员可以制作出功能丰富、高度直观的产品，以低成本和创纪录的时间取悦用户。 多 Agent GenAI 系统与它们听起来很像：一群协同工作的 AI 代理。 成功的多 Agent 系统充当开发团队的“数字孪生”，不断生成多个新概念和未来场景。多 Agent 系统不会取代 开发和产品团队，而是增强它们。
43010编辑于 2024-06-09
腾讯云开发者
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