关于多Agent协作框架的讨论：以产品经理工作流为例对比Sub Agent与AutoGen

无废话版：

subagent的逻辑, 以产品经理的工作流举例子，po agent1要进行市场调研生成文档，po agent2要基于这个文档生成PBI，po agent3要把这些发布到devops，这个流程可以使用po agentBoss这个主agent来进行，调用subagents。 autogen的逻辑是，处理复杂任务，比如poagent1的市场调研，就可以使用autoagen，有marketing agent，product agent, review agent来互相讨论从各自的领域和观点来生成一份总结性文档。

引言

产品经理（PO）需要处理复杂的工作流程：从市场调研到需求分析，从PBI（Product Backlog Item）生成到DevOps集成。这些任务既有标准化的流程步骤，也有需要多角度协作的复杂决策。本文将以产品经理的实际工作场景为例，深度对比两种主流多Agent协作框架的设计理念和应用效果。

1. 产品经理工作流程分析

1.1 典型PO工作流

一个完整的产品开发流程通常包含以下步骤：

市场调研 - 分析市场需求、竞争对手、用户画像
需求分析 - 将市场洞察转化为产品需求
PBI 生成 - 创建详细的产品待办事项
DevOps 集成 - 将PBI发布到开发流程中
进度跟踪 - 监控开发进展和质量

1.2 复杂性挑战

标准化流程 vs 创造性思考
专业化分工 vs 跨领域协作
效率要求 vs 质量保证

这些挑战恰好对应了两种不同的多Agent解决方案。

2. Sub Agent架构：流程化的产品管理

2.1 设计理念

Sub Agent架构采用分层委托模式，将复杂的PO工作流分解为专门的子代理，每个代理负责特定的职能模块。

2.2 架构实现

python 复制代码

class POAgentBoss:
    def __init__(self):
        self.sub_agents = {
            'market_research': POAgent1_MarketResearch(),
            'pbi_generation': POAgent2_PBIGeneration(), 
            'devops_publishing': POAgent3_DevOpsPublish()
        }
    
    async def execute_product_workflow(self, product_requirements):
        # 1. 市场调研 (PO Agent1)
        market_doc = await self.sub_agents['market_research'].research(
            product_requirements
        )
        
        # 2. 生成PBI (PO Agent2)
        pbi_items = await self.sub_agents['pbi_generation'].generate_pbi(
            market_doc
        )
        
        # 3. 发布到DevOps (PO Agent3)
        devops_result = await self.sub_agents['devops_publishing'].publish(
            pbi_items
        )
        
        return {
            'market_research': market_doc,
            'pbi_items': pbi_items,
            'devops_status': devops_result
        }

2.3 Sub Agent架构优势

1. 清晰的职责分离

每个Agent专注单一职能
减少任务间的耦合
便于维护和扩展

2. 可预测的执行流程

标准化的工作流程
确定性的结果输出

3. 高效的资源利用

避免重复的上下文切换
专门优化的Prompt工程
更低的Token消耗

3. AutoGen架构：协作式的市场洞察

3.1 设计理念

在Sub Agent架构中，我们发现市场调研是最复杂的环节，需要多角度的专业分析和观点碰撞。这正是AutoGen框架的优势所在。

3.2 协作式市场调研实现

python 复制代码

import autogen

def create_market_research_team():
    marketing_agent = autogen.AssistantAgent(
        name="marketing_specialist",
        system_message="""你是市场营销专家，专注于：
        - 目标用户分析
        - 竞争对手分析  
        - 市场趋势研究
        - 营销策略建议""",
        llm_config={"config_list": config_list}
    )
    
    product_agent = autogen.AssistantAgent(
        name="product_manager",
        system_message="""你是产品管理专家，专注于：
        - 产品功能定义
        - 用户需求分析
        - 产品路线图规划
        - 优先级排序""",
        llm_config={"config_list": config_list}
    )
    
    review_agent = autogen.AssistantAgent(
        name="business_analyst", 
        system_message="""你是业务分析师，负责：
        - 综合各方观点
        - 风险评估分析
        - 可行性验证
        - 最终建议整合""",
        llm_config={"config_list": config_list}
    )
    
    # 创建协作讨论组
    research_team = autogen.GroupChat(
        agents=[marketing_agent, product_agent, review_agent],
        messages=[],
        max_round=15
    )
    
    return autogen.GroupChatManager(groupchat=research_team)

# 启动协作市场调研
def conduct_collaborative_research(product_idea):
    manager = create_market_research_team()
    
    result = manager.initiate_chat(
        message=f"""
        我们需要对以下产品想法进行深度市场调研：{product_idea}
        
        请各位专家从自己的角度分析：
        1. 市场机会和威胁
        2. 目标用户群体
        3. 竞争态势
        4. 产品定位建议
        
        最后请business_analyst整合所有观点形成最终报告。
        """
    )
    
    return result

4. 混合架构

4.1 集成设计

python 复制代码

class HybridPOSystem:
    """混合架构的产品经理系统"""
    
    def __init__(self):
        # Sub Agent负责整体流程编排
        self.po_boss = POAgentBoss()
        
        # AutoGen负责复杂决策任务
        self.collaborative_modules = {
            'market_research': CollaborativeMarketResearch(),
            'feature_prioritization': CollaborativeFeaturePlanning(),
            'risk_assessment': CollaborativeRiskAnalysis()
        }
        
        # 决策路由器
        self.task_router = TaskComplexityRouter()
    
    async def execute_intelligent_product_workflow(self, requirements):
        """智能化的产品开发工作流"""
        
        # 1. 路由决策：判断哪些任务需要协作
        task_routing = self.task_router.analyze_task_complexity(requirements)
        
        # 2. 执行混合工作流
        results = {}
        
        # 市场调研：根据复杂度选择执行模式
        if task_routing['market_research'] == 'collaborative':
            print("🤝 市场调研采用协作模式...")
            results['market_research'] = await self.collaborative_modules['market_research'].conduct_analysis(requirements)
        else:
            print("⚡ 市场调研采用标准模式...")
            results['market_research'] = await self.po_boss.sub_agents['market_researcher'].conduct_research(requirements)
        
        # PBI生成：标准化流程
        print("📋 PBI生成采用标准流程...")
        results['pbi_generation'] = await self.po_boss.sub_agents['pbi_generator'].generate_backlog_items(
            results['market_research']
        )
        
        # 风险评估：复杂项目启用协作
        if task_routing['risk_assessment'] == 'collaborative':
            print("🤝 风险评估采用协作模式...")
            results['risk_assessment'] = await self.collaborative_modules['risk_assessment'].assess_risks(
                results['market_research'], results['pbi_generation']
            )
        
        # DevOps集成：标准化流程
        print("🚀 DevOps集成采用标准流程...")
        results['devops_integration'] = await self.po_boss.sub_agents['devops_publisher'].publish_to_devops(
            results['pbi_generation']
        )
        
        return ProductDevelopmentReport(
            execution_mode='hybrid',
            collaborative_insights=self._extract_collaborative_insights(results),
            standard_outputs=self._extract_standard_outputs(results),
            recommendations=self._generate_hybrid_recommendations(results)
        )

class TaskComplexityRouter:
    """任务复杂度路由器 - 智能选择执行模式"""
    
    def analyze_task_complexity(self, requirements):
        complexity_scores = {}
        
        # 市场调研复杂度评估
        market_complexity = self._assess_market_research_complexity(requirements)
        complexity_scores['market_research'] = 'collaborative' if market_complexity > 0.7 else 'standard'
        
        # 风险评估复杂度评估  
        risk_complexity = self._assess_risk_analysis_complexity(requirements)
        complexity_scores['risk_assessment'] = 'collaborative' if risk_complexity > 0.6 else 'standard'
        
        return complexity_scores
    
    def _assess_market_research_complexity(self, requirements):
        """评估市场调研的复杂度"""
        factors = [
            requirements.market_maturity < 0.5,  # 新兴市场
            len(requirements.target_segments) > 3,  # 多用户群体
            requirements.competition_intensity > 0.8,  # 激烈竞争
            requirements.regulatory_complexity > 0.6,  # 监管复杂
            requirements.technology_uncertainty > 0.7  # 技术不确定性
        ]
        return sum(factors) / len(factors)

4.2 最佳实践总结

基于产品经理工作流的实践，我们总结出以下最佳实践：

|---------------|-----------|----------|----------------|
| 任务类型 | 推荐模式 | 选择理由 | 实施建议 |
| 标准化流程 | Sub Agent | 效率高、可预测 | PBI生成、DevOps集成 |
| 创造性分析 | AutoGen | 多角度、深度洞察 | 市场调研、策略制定 |
| 风险决策 | AutoGen | 需要充分讨论 | 投资决策、产品方向 |
| 数据处理 | Sub Agent | 确定性强 | 数据同步、报告生成 |
| 复杂规划 | 混合模式 | 结合两者优势 | 产品路线图、资源规划 |

5. 结论

通过产品经理工作流的深度实践，我们可以得出以下关键结论：

Sub Agent适合标准化流程：如PBI生成、DevOps集成等确定性强的任务
AutoGen适合复杂决策：如市场调研、风险评估等需要多角度分析的任务
混合架构 是最佳实践：结合两种模式的优势，实现效率与质量的平衡
智能路由是关键：根据任务复杂度自动选择最适合的执行模式