构建具备自主性的人工智能系统——探索协调者、工作者和委托者方法

在上一章中，我们探讨了工具使用和规划的概念，这为智能代理提升问题解决能力奠定了基础。我们研究了各种规划算法，包括状态空间搜索技术和层次化任务网络（HTN），并考察了这些算法如何与外部工具和资源无缝集成，以使代理能够最佳地执行任务。

在此基础上，本章将通过探索一个强大的智能代理组织框架------协调者-工作者-委托者（CWD）方法，来加深我们的理解。本章分为以下几个主要部分：

理解CWD模型
设计具有角色分配的代理
代理之间的沟通与协作
在生成式AI系统中实现CWD方法

在本章结束时，您将全面了解如何使用CWD方法设计和实现多代理系统。您将学会如何有效地为不同的代理分配角色，建立它们之间的稳健通信协议，并协调它们的互动，以解决复杂问题。

技术要求

您可以在GitHub上找到本章的代码文件，网址是 github.com/PacktPublis...。在本章中，我们还将使用之前章节中已经使用过的Python框架，展示CWD方法和代理角色的各个方面。

理解CWD模型

CWD模型是一个全面的框架，旨在促进多代理系统的开发，强调协作、专业化以及任务和资源管理的有效分配。正如人类组织通过明确的角色委派和层级结构获益，智能代理也可以通过深思熟虑的劳动分工实现更高效的工作。CWD框架，如图6.1所示，借鉴了组织心理学和管理理论，将人类协调的成熟原则应用于智能代理领域。随着代理系统复杂性的增加，且需要处理越来越复杂的任务，这些任务要求多个专业能力协同工作，CWD框架显得尤为宝贵。该方法特别适用于需要多个自主代理协作以完成复杂目标的环境，这些目标可能超出了单一代理的能力范围。

CWD模型建立了三个不同的角色，这些角色协同工作以完成复杂的任务：

协调者：协调者是负责管理任务、资源和系统整体工作流的代理。它们的主要职责包括促进进度监控、将任务分配给适当的代理，并促使工作者之间的有效协作。协调者在确保操作顺利进行和保持系统目标一致性方面发挥着至关重要的作用。它们充当指挥者，监督整个过程，并协调各个组件的和谐运作。协调者通过根据紧急程度、资源可用性和依赖关系动态分配任务，优先安排工作负载。它们监控进度，必要时调整任务分配，并确保代理之间的无缝协作。通过优化任务分配和工作流执行，协调者保持系统的高效性，并确保与整体目标的一致性。

工作者：工作者是专门执行系统内特定任务或功能的代理。这些代理具有多种能力和专业知识，涵盖了可以应用于各种任务的广泛技能。当工作者被委托者分配任务时，它们利用其专业知识和熟练度高效地实现任务目标。工作者代理的多样性允许任务分工，并将任务分配给最合适的代理，从而优化系统的整体表现。

委托者：委托者充当协调者和工作者之间的中介，负责根据资源可用性和系统需求将工作负载分配给工作者。它们作为接口，促进协调者和工作者之间的沟通与协调。委托者在调度和均衡多个工作者的工作负载方面发挥着关键作用，确保任务及时高效地分配给适当的代理。委托者最重要的职能是通过将任务分配给合适的工作者并确保时机恰当来优化整体表现，考虑到工作者的能力和系统的约束。委托者通过平衡吞吐量、延迟和资源利用率来优化性能。它们确保任务高效分配，以最小化延迟（低延迟）、最大化每单位时间完成的任务数量（高吞吐量）并避免资源瓶颈（最佳资源利用率）。通过根据工作者的容量和系统约束动态调整任务分配，委托者提高了整体效率和响应能力。

CWD模型定义了不同的角色------协调者、工作者和委托者------它们协同工作以增强系统效率和协作。通过结构化任务分配、沟通和执行，CWD模型确保了操作的和谐，推动了其有效性的关键原则。

CWD模型的关键原则

CWD模型基于几个关键原则，这些原则指导了其设计和实现：

关注点分离：CWD的基本理念是明确分离战略规划（协调者）、资源管理（委托者）和任务执行（工作者）之间的职责。这种分离允许每个组件专注于其核心能力，同时保持系统的灵活性和可扩展性。

层级组织：该模型实现了一个层级结构，反映了人类机构中成功的组织模式：

顶层：战略监督和规划
中层：资源管理和协调
底层：专业化的任务执行

信息流和反馈循环：CWD模型强调双向通信流：

向下流：任务分配、优先级和约束条件
向上流：进度更新、结果和资源利用

适应性和韧性：该模型设计具有内在的适应性，通过以下方式实现：

动态资源分配：代理不断评估工作负载需求，并实时重新分配计算或操作资源，以优化效率并防止瓶颈。
通过冗余容错：系统采用多个具有重叠能力的代理，允许在发生故障时无缝交接和恢复，确保操作不中断。
代理间负载均衡：任务根据代理的可用性、专业知识和当前工作负载智能分配，防止性能下降并提高响应能力。
运行时角色重新分配：代理可以根据不断变化的系统需求调整角色，根据需要承担不同的责任，以维持工作流的连续性和操作效能。

这些机制共同增强了系统在不可预测的条件下适应、恢复和高效运行的能力，确保持续的性能和可靠性。

CWD模型的关键原则通过定义角色、促进层级关系和实现强大的通信，确保了清晰、组织性和适应性。这种结构化方法提高了效率和韧性，使其适用于各种应用，包括智能旅行代理系统的开发。

CWD模型在智能旅行代理中的应用

作为一个示例，让我们讨论CWD模型如何应用于智能旅行代理系统。总体结构和流程可能如下所示：

协调者代理：该代理将充当旅行规划协调者。其职责包括：

基于用户请求管理整体旅行规划过程
促进工作者代理之间的进度监控和有效协作
根据客户的旅行需求分配任务并协调工作流

工作者代理：可以有多个不同的代理，每个代理专注于旅行和酒店管理中的自己的领域和专业知识：

航班预订工作者：专门根据旅行日期、目的地和偏好搜索和预订航班选项
酒店预订工作者：专注于根据位置、设施和客户偏好找到并预订合适的住宿
活动规划工作者：负责研究和规划旅行目的地的活动、旅游和体验，量身定制客户的兴趣
交通工作者：专门负责安排地面交通，如租车、机场接送或本地交通选项

委托者代理：该代理将充当旅行任务委托者。其职责包括：

作为旅行规划协调者和专门工作者代理之间的接口
从协调者处接收旅行规划任务
评估工作者代理的能力和可用性
根据工作者的专业知识和工作负载分配适当的任务
协调并平衡工作者代理之间的工作负载

图6.2展示了我们之前高层次CWD模型图的扩展和适应，应用于此旅行规划场景：

让我们通过一个用户需求和工作流的示例来进行讲解：

用户向智能旅行代理系统提出他们的旅行需求，如目的地、旅行日期、预算和偏好（例如，适合家庭、文化体验和海滩度假）。
旅行规划协调者分析客户的需求，并将整体旅行规划任务拆解成子任务。这是任务分解的过程，正如我们在上一章中所学到的。
协调者将这些子任务传达给旅行任务委托者。
委托者评估可用的工作者代理，并相应地分配任务。
工作者代理根据需要进行协作与协调，分享相关信息并确保形成一致的旅行计划。
委托者监控任务的进度，并确保工作者代理之间的工作负载平衡。
一旦所有任务完成，工作者代理将各自的输出（例如航班预订、酒店预订、活动行程和交通安排）提交给委托者。
委托者将工作者代理的输出整合并编制成一个全面的旅行计划。
旅行规划协调者审查最终的旅行计划，进行必要的调整，并将其提交给客户审批。

在这个示例中，我们看到CWD模型如何有效地应用于创建一个复杂的旅行规划系统。该模型展示了如何通过专业化的代理将复杂的任务拆解并高效管理，每个代理处理旅行规划过程的特定方面。这种方法不仅确保了所有旅行需求的全面覆盖，还在整个规划过程中保持了清晰的沟通渠道和责任分配。通过这种结构化的方式，我们可以同时处理多个旅行请求，同时保持每个客户独特需求的质量和细节。

对于有兴趣实现该系统的读者，完整的代码实现，包括详细示例和文档，可以在GitHub仓库中的Chapter_06.ipynb Python笔记本中找到。该代码示例使用了许多工具和规划的概念来实现CWD旅行规划器，并且利用了如CrewAI和AutoGen等流行框架。

在本节中，我们探讨了CWD模型，这是一个借鉴有效的人类组织实践的框架，用于构建可扩展、高效和协作的多代理系统。该模型强调角色划分、适应性和结构化沟通，确保能够无缝管理复杂的多面任务，如旅行规划。理解这个模型至关重要，因为它为设计能够处理专业角色并协同工作以实现整体目标的智能代理系统提供了基础。

在下一节中，我们将深入探讨代理设计的原则，重点讨论如何通过分配角色和责任来优化系统性能，并将代理行为与特定目标对齐。这直接建立在CWD框架的基础上，帮助您获得创建适用于多种现实应用的智能系统的实用工具。

设计具有角色分配的代理

在CWD模型的背景下，设计具有适当角色分配的代理对于确保多代理系统的有效运行至关重要。必须仔细考虑每个代理在实现整体系统目标方面的具体角色和贡献。通过CrewAI代理的例子可以很容易地解释这一点，CrewAI代理可以通过角色、目标和背景故事进行初始化。

在设计这些代理时，角色定义是它们在系统中行为和责任的基础。角色明确地定义了代理应该做什么以及它如何融入更大的系统架构。例如，协调者代理可能被赋予"战略规划经理"的角色，这立即建立了他们在监督和指导整体工作流程中的权威。

同样重要的是背景故事，它为代理如何履行其职责提供了深度和背景。背景故事不仅仅是传记------它是精心构建的叙事，塑造了代理的决策过程和互动风格。比如考虑一个背景故事为"曾成功领导过硅谷初创公司多元团队的资深项目经理，擅长在保持创新的同时进行实际执行"的协调者代理。这个背景故事自然地影响了代理如何做出决策、与其他代理沟通以及处理问题。需要注意的是，这个背景故事是CrewAI特有的实现，CrewAI将这个背景故事与角色一起融合到LLM的系统提示中，这有助于为模型设置上下文。以下是CrewAI的一个示例：

ini 复制代码

coordinator = Agent(
    role="Strategic Planning Manager",
    backstory="A veteran project manager who has successfully led diverse teams in Silicon Valley startups, known for balancing innovation with practical execution. Expertise in bridging communication gaps between technical and non-technical teams while maintaining focus on key deliverables.",
    verbose=True
)

角色和背景故事的结合创造了一个更具层次感和有效性的代理，能够在多代理系统的复杂动态中运作，同时保持明确的目的和方向。在基于CWD的系统中，可以识别出几个典型的代理角色，如下所示：

经理：经理代理负责监控系统的操作、管理资源并确保任务按时完成。经理代理在CWD模型中与协调者同义。经理在监督整个系统并确保其总体有效性方面发挥着关键作用。在智能旅行代理系统中，经理代理可能负责以下任务：

监控旅行规划过程的进展
将资源（例如计算资源和外部API访问权限）分配给其他代理
确保旅行计划在指定的时间约束内生成

分析师：分析师代理具有分析数据并根据其发现提供见解和建议的专业知识。这些代理可以在系统中提供决策支持。在旅行代理场景中，分析师代理可能会执行以下任务：

分析客户偏好和旅行趋势
根据数据分析提供流行目的地或活动的推荐
识别潜在的节省成本机会或最佳旅行路线
总结结果和推荐，供用户参考

反思者：反思者代理观察系统的性能并识别改进领域。通过持续监控系统操作，反思者可以建议变更或调整，以提高效率和有效性。在旅行代理的背景下，反思者代理可以执行以下任务：

分析客户反馈和满意度
识别旅行规划过程中的瓶颈或低效
提出改进系统算法或工作流程的建议

搜索者：搜索者代理探索问题空间，不断寻求新的解决方案，并与其他代理共享相关信息。这个角色通常涉及创新，因为搜索者调整系统以应对新的情况。在旅行代理领域，搜索者代理可以执行以下任务：

发现新的旅行目的地或活动
探索替代的交通选项或旅行路线
向其他代理分享关于新兴旅行趋势或规定的信息

请注意，分析师、反思者和搜索者角色完全属于CWD模型中的工作者角色。

任务解释者：任务解释者代理充当协调者和工作者之间的桥梁，将高层任务映射到低层的、具体的可执行动作，供工作者代理执行。这个角色确保任务定义清晰，且工作者能够理解。在旅行代理系统中，任务解释者代理可能执行以下任务：

将客户的旅行请求分解为具体的子任务（例如，航班预订、酒店预定或活动规划）
将客户的偏好转化为可执行的任务，交给工作者代理
确保分配给工作者代理的任务清晰且无歧义

多代理系统的概念并不新颖，角色分配也早已有研究------实际上，Kazík（2010）进行了一项研究（physics.mff.cuni.cz/wds/proc/pd...），全面探讨了基于角色的方法在多代理系统开发中的应用。研究强调了角色如何作为不同代理类的刻板行为的抽象表现，通过这些角色，代理可以获取知识并影响它们的环境。虽然这些基础概念最初是为传统的多代理系统开发的，但它们为设计现代基于LLM的代理系统提供了宝贵的见解。

基于角色建模的关键原则------包括将交互逻辑与内部算法逻辑分离、动态角色分配和模块化系统组织------在我们设计需要有效协调的生成式LLM代理时尤其相关，同时保持清晰的责任和交互模式。通过根据代理的能力和系统的需求分配特定角色，设计人员可以实现角色基础的抽象，支持关注点分离，并允许在多代理系统中进行模块化和可重用设计。例如，在智能旅行代理系统中，代理可以被分配角色，如协调者、工作者、委托者等。

每个代理的角色和责任

以下是智能旅行规划多代理系统中每个代理的角色和责任概述，以及它们如何共同努力实现系统目标。

旅行规划代理（协调者） ：这个代理作为整个旅行规划操作的战略监督者。凭借项目管理和旅行协调方面的专业知识，它将客户需求分解成可管理的组件，设定时间表，并确保旅行规划的各个方面与客户期望对齐。它保持对每个旅行计划的整体视图，确保所有元素协同工作，同时管理应急情况并根据需要调整计划。

为了更好地理解CWD模型如何应用于现实场景，考虑以下示例，其中旅行规划代理充当协调者。这个代理监督旅行规划过程，确保计划的所有组件与客户期望对齐，同时有效管理资源和应急情况。为了展示CWD模型中核心旅行工作代理的功能，以下示例展示了它们的专业化角色和专业知识。每个代理都为特定的旅行规划任务的无缝执行做出了贡献：

ini 复制代码

coordinator = Agent(
    role="Travel Planning Executive",
    backstory="A seasoned travel industry veteran with 15 years of experience in luxury travel planning and project management. Known for orchestrating seamless multi-destination trips for high-profile clients and managing complex itineraries across different time zones and cultures. Expert in crisis management and adaptive planning.",
    goals=["Ensure cohesive travel plans", "Maintain high customer satisfaction", "Optimize resource allocation"]
)

核心旅行工作代理：这些代理包括以下角色：

航班预订工作者：该代理专门处理航空公司预订的复杂问题，理解票价等级、航线规则和联盟合作关系。它保持对航空公司时刻表、定价趋势和预订政策的更新，同时与航空公司代表保持关系，以处理特别请求或解决问题，示例如下：

ini 复制代码

flight_specialist = Agent(
    role="Aviation Booking Specialist",
    backstory="Former airline revenue management expert with deep knowledge of global aviation networks. Skilled in finding optimal flight combinations and hidden fare opportunities. Has handled over 10,000 flight bookings across all major airlines and alliances.",
    goals=["Secure optimal flight arrangements", "Maximize value for money", "Ensure booking accuracy"]
)

酒店预订工作者：这位专家熟悉全球酒店行业，了解酒店类别、房型和不同市场的设施。它熟悉酒店忠诚度计划、季节性定价模式和特别促销优惠，示例如下：

ini 复制代码

hotel_specialist = Agent(
    role="Hospitality Accommodation Expert",
    backstory="Previous luxury hotel chain executive with extensive connections in the hospitality industry. Expert in boutique hotels and major chains alike, with deep knowledge of room categories, seasonal trends, and upgrade opportunities across global markets.",
    goals=["Find perfect accommodation matches", "Secure best available rates", "Ensure special requests are met"]
)

活动规划工作者：该代理结合了深厚的文化知识和实际的旅游运营经验。它擅长根据旅行者的兴趣和能力匹配活动，同时考虑季节性可用性、本地习俗和物流限制，示例如下：

ini 复制代码

activity_planner = Agent(
    role="Destination Experience Curator",
    backstory="Professional tour guide turned experience designer with expertise in creating memorable travel moments. Has lived in 5 continents and personally vetted thousands of local experiences. Specialist in combining cultural authenticity with traveler comfort.",
    goals=["Create engaging itineraries", "Balance activities and free time", "Ensure cultural authenticity"]
)

交通工作者：该代理专注于地面物流和本地交通解决方案。它了解不同目的地的各种交通选项，从私人汽车服务到公共交通系统，示例如下：

ini 复制代码

transport_coordinator = Agent(
    role="Ground Transportation Logistics Specialist",
    backstory="Former urban mobility consultant with extensive experience in transportation systems worldwide. Expert in coordinating seamless transfers and creating reliable ground transportation plans across diverse global locations.",
    goals=["Ensure reliable transfers", "Optimize local transportation", "Maintain backup options"]
)

分析和情报工作者代理：以下是这些代理的角色：

旅行数据分析工作者：该代理专注于将原始旅行数据转化为可操作的见解。它分析预订模式、客户偏好和市场趋势，以支持决策过程并增强旅行推荐，示例如下：

ini 复制代码

analyst = Agent(
    role="Travel Intelligence Specialist",
    backstory="Data scientist with deep expertise in travel industry analytics. Previously led data science initiatives at major online travel platforms. Developed predictive models for travel trends and customer behavior that increased customer satisfaction scores by 25%. Expert in combining quantitative analysis with qualitative travel insights.",
    goals=["Generate actionable insights", "Identify travel trends", "Optimize customer matching"]
)

旅行体验工作者（反思者） ：该代理充当系统的质量保证和持续改进专家。它分析反馈、监控性能，并建议系统性改进以增强旅行规划体验，示例如下：

ini 复制代码

reflector = Agent(
    role="Travel Experience Optimization Expert",
    backstory="Customer experience strategist with background in both luxury hospitality and digital transformation. Pioneered feedback analysis systems that revolutionized service delivery in major hotel chains. Passionate about creating memorable travel experiences through systematic improvements.",
    goals=["Analyze customer feedback", "Identify improvement areas", "Enhance service quality"]
)

旅行机会工作者（搜索者） ：该代理充当系统的探索者和创新者，不断寻求新的目的地、独特体验和新兴的旅行机会，以提升服务内容，示例如下：

ini 复制代码

searcher = Agent(
    role="Travel Discovery Specialist",
    backstory="Former travel journalist and destination researcher with a network spanning 100+ countries. Has uncovered numerous hidden gems and emerging destinations that became major travel trends. Combines deep cultural understanding with a keen eye for unique travel opportunities. Expert in identifying experiences that match evolving traveler preferences.",
    goals=["Discover unique opportunities", "Identify emerging destinations", "Expand service offerings"]
)

委托者代理：作为战略与执行之间的关键连接，这个代理擅长任务优先级和资源分配。它了解每个工作者代理的能力和当前工作负载，确保任务的最优分配和工作流管理，示例如下：

ini 复制代码

delegator = Agent(
    role="Travel Operations Orchestrator",
    backstory="Experienced project manager with a background in both travel operations and workflow optimization. Known for exceptional ability to match tasks with the right expertise and maintain balanced workloads across teams. Previously managed large-scale travel operations for Fortune 500 companies.",
    goals=["Optimize task distribution", "Maintain workflow efficiency", "Ensure quality standards"]
)

到目前为止，这种基于角色的结构化代理方法创建了一个明确的层级体系，具备清晰的责任划分，同时保持灵活性，以应对复杂的旅行规划场景。每个代理的角色和背景故事为其在更大系统中的功能提供了深度和背景，促进了更自然有效的互动。我们将定义经理、分析师、反思者和搜索者代理。图6.3是我们CWD模型的进一步适应，展示了为旅行规划系统设计的基于角色的代理：

让我们来看一下我们的旅行规划多代理系统如何从初始客户请求到最终旅行计划的无缝协作。该系统利用层级结构，其中协调者代理提供战略监督，委托者代理管理任务分配，而专业工作者代理并行执行核心旅行任务和分析功能。这种协调的工作流展示了CWD模型的实际应用，通过清晰的角色定义和有效的协作，使旅行规划变得高效且智能。以下是步骤的详细分解：

初始请求和规划：

客户将他们的旅行需求提交给系统。
协调者代理分析这些需求并制定战略计划。

任务分配：

协调者代理将战略计划传递给委托者代理。
委托者代理将计划分解为核心工作者和分析工作者的具体任务。

并行处理（核心旅行任务）： 委托者代理将专门的任务分配给核心旅行工作者，如下所示：

航班预订工作者：搜索并预订最佳航班。
酒店预订工作者：识别并预订合适的住宿。
活动规划工作者：创建旅行体验行程。
交通工作者：安排地面交通解决方案。

并行处理（分析和情报）： 同时，委托者代理将分析工作者引入并进行并行处理，如下所示：

数据分析工作者：处理客户数据和旅行模式。
体验反思工作者：回顾类似的过去行程。
机会搜索工作者：识别独特的选择/替代方案。

集成和完善：

所有工作者将他们的输出提交给委托者代理。
委托者代理整合信息。
协调者代理接收整合后的计划。

最终审查和交付：

协调者代理审查并优化完整的旅行计划。
最终旅行计划呈现给客户。

这个流程展示了各个代理角色之间的协作，利用他们的专业知识和贡献为客户生成个性化和优化的旅行计划。每个代理都有特定的角色，他们的输出由经理代理（旅行运营经理）和协调者代理（旅行规划协调者）整合和集成，以交付最终旅行计划。

通过精心设计具有明确角色的代理，基于CWD的多代理系统可以有效协作，利用专业知识并高效分配任务，最终交付量身定制且优化的旅行计划，满足客户需求。然而，这样一个复杂的多代理系统的成功在很大程度上取决于这些代理如何彼此沟通和互动。接下来我们将探讨在这些代理之间如何实现有效的沟通与协作。

代理之间的沟通与协作

在基于CWD模型的多代理系统中，代理之间的有效沟通与协作对实现成功的结果至关重要。代理需要能够共享信息、协调行动，并以合作的方式朝着共同的目标努力。CWD系统中的沟通与协作涉及以下几个关键方面，如下所述。

沟通

代理应该遵循明确的协议进行交互，包括消息格式和交互模式。这些协议确保代理能够清楚地理解彼此并作出适当的反应。例如，在旅行代理系统中，代理可能采用标准化的消息格式和通信协议来交换有关航班选项、酒店可用性或客户偏好的信息。通过遵循这些协议，代理可以有效地沟通并解读来自其他代理的消息，从而实现无缝协作。

在示例旅行代理系统中，代理可以遵循标准化的通信协议，如FIPA代理通信语言（ACL），来交换消息和信息。例如，当酒店预订工作者代理需要与航班预订工作者代理协调旅行日期时，它可以以FIPA ACL格式发送消息，指定内容（例如，要求的旅行日期）、发送者（酒店预订工作者）和接收者（航班预订工作者）。

协调机制

协调者在建立协调机制方面发挥着至关重要的作用，这些机制使工作者代理的活动与系统的整体目标保持一致。这些协调机制可以控制依赖关系，并确保任务在规定的时间内完成。在旅行代理系统的背景下，旅行规划协调者代理可以实施一个协调机制，包括任务优先级、资源分配和进度监控，确保旅行规划过程顺利高效地进行。

旅行规划协调者代理可以实施协调机制，将工作者代理的活动与整体旅行规划目标对齐。例如，它可以采用基于客户偏好或旅行日期的任务优先级机制。如果客户优先考虑先找到合适的住宿，协调者代理可以指示委托者代理为酒店预订工作者代理分配比其他工作者更高的优先级。此外，协调者代理可以监控每个工作者代理的进度，并根据需要重新分配资源或调整优先级，以确保任务按时完成。

谈判与冲突解决

在复杂的多代理系统中，可能会出现不同代理的目标或行动发生冲突的情况。为了解决这些情况，代理应该配备谈判策略或冲突解决机制。这些策略有助于通过促使妥协或达成互利的解决方案来保持工作环境的和谐。例如，如果多个工作者代理在旅行代理系统中提出相互冲突的活动计划或交通选项，可以使用谈判机制来根据预定的标准解决冲突，或者通过协调者代理进行调解。

假设活动规划工作者代理和交通工作者代理为某一天的行程提出了相互冲突的计划。活动规划工作者代理可能安排了全天的旅游，而交通工作者代理已经安排了整天的租车。在这种情况下，可以使用谈判机制来解决冲突。委托者代理可以充当调解人，收集来自两个工作者代理的冲突计划并提出替代方案，如重新安排旅游或修改租车预订。如果无法达成解决方案，协调者代理可以介入，并根据预定的标准或客户偏好做出最终决定。

知识共享

代理应该具备与其他代理共享知识、见解和研究发现的能力。知识共享有助于持续学习和适应，使系统能够随着时间的推移提高整体性能。在旅行代理的背景下，旅行数据分析代理可以将从客户偏好分析中得出的见解分享给其他代理，从而帮助它们做出更有根据的决策。类似地，旅行机会搜索代理可以分享有关新旅行目的地或新兴趋势的信息，使系统保持最新，并根据需要调整其服务。

旅行数据分析代理可以分析客户偏好、旅行趋势以及过去旅行的反馈，以生成见解和推荐。这些见解可以与系统中的其他代理共享，以改进它们的决策过程。例如，旅行数据分析代理可能识别出对环保旅行选项的兴趣增长，并将这一信息与活动规划工作者代理和交通工作者代理共享。这些代理随后可以调整其服务内容，增加更多可持续的活动和交通选项，以响应客户偏好的变化。旅行机会搜索代理可能持续探索新的旅行目的地、独特体验或新兴的旅行趋势。该代理可以将其发现与其他代理共享，使它们能够将这些新机会纳入各自的规划过程。例如，如果旅行机会搜索代理发现某个受欢迎目的地开设了一个新的生态度假村，它可以将这一信息与酒店预订工作者代理和活动规划工作者代理共享，允许它们在生成酒店推荐和活动计划时考虑这一新选项。

CWD模型的基于角色的方法为通信渠道和代理责任建立了清晰的边界。通过实施明确的沟通协议、协调机制和知识共享，系统能够利用代理的集体智慧，提供可适应和高效的旅行规划服务。这种结构化的协作使系统能够应对复杂的挑战，同时随着时间的推移持续改进其性能。

虽然本节概述了基于CWD模型的旅行规划系统中沟通与协作的理论框架，但实际的实现需要仔细考虑技术方面。本节提供了对基于CWD模型的多代理系统中沟通与协作的基础方面的全面探索。通过遵循明确的通信协议、建立稳健的协调机制和促进有效的知识共享，这些系统能够应对复杂的动态场景。

下一节将从这些基础概念转向更深入的实际方法探索，重点介绍在生成式AI系统中实现CWD方法的技术细节，包括状态空间管理、环境建模、记忆系统和处理LLM上下文等高级技术，以将这些理论概念应用于现实世界的应用中。

在生成式AI系统中实现CWD方法

虽然我们已经探讨了CWD模型如何映射到基于LLM的代理，并讨论了为我们的旅行规划系统进行的角色适配，但在生成式AI系统中实现这一方法需要特别注意几个技术考虑因素。从传统的多代理系统过渡到基于LLM的实现带来了独特的挑战和机遇。LLM凭借其自然语言理解和生成能力，提供了实现代理行为和交互的新方式，但也需要特定的架构考虑，以保持CWD模型的结构化方法。

在传统的多代理系统中，行为和交互通常通过代码显式编程。然而，在基于LLM的实现中，这些方面主要通过精心设计的提示和交互模式来控制。这一根本性的区别要求我们调整CWD模型的原则，以便与LLM的特性有效配合，同时保持我们所讨论的清晰角色边界和层级结构。

在深入下章将要讨论的技术细节之前，让我们先审视实现任何基于LLM的CWD系统的三个关键考虑因素。这些考虑因素------系统提示、指令格式和交互模式------对于将我们的理论模型转化为一个实际且功能完善的系统至关重要。

系统提示与代理行为

系统提示是LLM代理的基本配置层，定义了它们的核心特征和操作参数。与提供特定任务指令的常规提示不同，系统提示在代理的整个操作生命周期内确立了代理的持续特征、边界和行为框架。在我们的旅行规划系统中，每个代理的系统提示必须涵盖以下内容：

角色定义和责任范围
约束和操作边界
与其他代理的通信协议
特定角色的决策框架

例如，航班预订工作者的系统提示将包括关于航班搜索参数、定价考虑和航空公司合作的具体指令，而协调者的系统提示则侧重于高级规划和监督能力。

我们之前看到，LLM代理框架如CrewAI通过角色和背景故事的定义来构建系统提示。角色组件定义了代理的功能边界和责任，而背景故事则提供了上下文和专业知识，塑造了代理如何履行这些责任。它们共同创建了一个丰富的系统提示，指导代理的行为和决策过程。例如，代理的角色可能是航空预订专家，而其作为"曾担任航空公司收入管理专家，具有深入的全球航空网络知识"的背景故事帮助它在航线和定价选项上做出更有深度的决策。

指令格式

清晰且一致的指令格式确保了代理的可靠表现和有效的代理间通信。在基于LLM的系统中，这一点尤为重要，因为指令是通过自然语言理解来解释的。指令格式的关键方面包括以下内容：

输入结构化：任务分配和请求的标准格式。例如，以下结构化输入格式确保航班预订工作者接收不含歧义的搜索参数，清晰地指定出发地、目的地以及所需的旅行日期：

json 复制代码

{
  "task_type": "flight_search",
  "parameters": {
    "departure": "location",
    "destination": "location",
    "dates": "date_range"
  }
}

输出模板：一致的响应结构，其他代理可以可靠地解析。标准化的输出格式使代理能够快速识别任务状态并访问相关信息。选项数组可能包含可用的航班，而推荐则可能基于客户偏好包括首选选项：

json 复制代码

{
  "status": "completed/failed",
  "result": {
    "options": [...],
    "recommendations": [...],
    "constraints": [...]
  }
}

通信协议：代理间消息和状态更新的清晰格式。这些协议确保了代理之间的透明通信，清楚标明消息类型、发送者和接收者，并且包含可以轻松处理的结构化内容：

json 复制代码

{
  "message_type": "update",
  "sender": "flight_booking_worker",
  "recipient": "coordinator",
  "content": {
    "progress": "in_progress",
    "completion": "60%",
    "pending_tasks": [...]
  }
}

交互模式

基于CWD的系统的成功在很大程度上依赖于代理之间良好定义的交互模式。在基于LLM的实现中，这些模式必须考虑到语言模型交互的独特特性。关键的交互模式包括以下内容：

消息传递协议：

代理间通信的结构化格式
不同处理阶段之间的清晰交接程序
错误处理和恢复机制

状态管理：

代理如何保持对当前任务状态的意识
通过多步骤过程跟踪进度的方法
并行活动的协调

反馈循环：

代理如何传达成功/失败
请求澄清或额外信息的方法
通过交互历史进行持续改进的机制

总结

在本章中，我们探讨了CWD模型作为设计有效多代理系统的框架。从早期基于角色的研究的基础概念开始，我们看到了这些原则如何完美适应现代基于LLM的代理架构。我们通过一个实际的旅行规划系统来分析这一点，在这个系统中，从航班预订员到活动规划员的不同代理在明确的层级组织下共同工作。关键的收获强调了在多代理系统中，明确的角色和责任的重要性，确保每个代理都能清晰明确地履行自己的任务。这些收获还强调了专业化的工作者代理如何在协调者的监督下有效合作，协调者将他们的努力与宏观目标对齐。委托者在管理任务和促进顺畅的工作流分配中发挥着至关重要的作用。此外，本章还强调了有效的沟通和协作模式的重要性，这对于代理之间的信息交换和合作行为至关重要。最后，诸如设计系统提示和格式化指令等实施考虑因素，对于操作的成功至关重要，它们确保了代理交互的清晰性和一致性。

这种结构化的代理设计方法使复杂的任务得以拆解并高效执行，同时保持清晰的沟通和责任分配。我们的旅行规划示例展示了理论概念如何转化为实际应用。

在下一章中，我们将深入探讨如何在实际生活中有效地设计代理。