智能体之深入解析 LLM 多智能体 (Multi-Agent) 四大主流架构(6)

前言：从"超级实习生"到"专家团队"

在 LLM 应用爆发的初期，我们要么在 Prompt Engineering 上死磕，试图让一个模型扮演所有角色；要么试图通过 RAG（检索增强）给它外挂无数知识库。但我们很快发现了一个瓶颈：单个 LLM 再强，也只是一个"全能实习生"，面对复杂的长流程任务（如软件开发、研报撰写），它容易顾此失彼，甚至产生幻觉。

2024-2025 年的趋势已经非常明显：Agentic AI（代理智能） 。与其让一个模型干所有事，不如组建一个 多智能体系统（Multi-Agent System）。

本文将剥离具体的框架代码（如 AutoGen, LangGraph, MetaGPT），从系统架构设计的角度，为你梳理目前业界主流的四种多智能体协作模式。

架构一：流水线架构 (Sequential Architecture)

------ 确定性最高的"工厂装配线"

这是最基础也最稳定的架构。它将一个复杂任务拆解为线性的子步骤，每个 Agent 就像流水线上的工人，只负责单一环节，做完就传给下一个。

核心逻辑

Input -> [Agent A] -> output_a -> [Agent B] -> output_b -> Result

图解描述

【图 1：流水线架构示意图】

视觉：一条笔直的箭头从左向右。

节点：

Planner (规划者)：接收用户需求，拆解成步骤。

Coder (程序员)：接收步骤，写代码。

Tester (测试员)：接收代码，生成测试用例。

Writer (文档员)：最后生成文档。

特点：单向流动，上游的输出是下游的输入。

适用场景

SOP（标准作业程序）非常明确的任务。
例如：新闻抓取 -> 总结摘要 -> 翻译 -> 发布。
优点：容易调试，死循环概率低。
缺点：缺乏灵活性，上游一旦出错，下游跟着错（误差累积）。

架构二：层级/主从架构 (Hierarchical / Boss-Worker Architecture)

------ 解决复杂规划的"项目经理制"

当任务不够明确，需要动态决策时，流水线就不够用了。这时我们需要一个 Controller（管理者/Router）。

核心逻辑

用户指令只发给 Boss Agent 。Boss 不干活，只负责拆解任务，然后指派给具体的 Worker Agents，并验收他们的工作。

图解描述

【图 2：层级架构示意图】

视觉：树状结构或星形拓扑。

中心节点 ：Supervisor (主管)。它手里拿着一个 Checklist。

叶子节点 ：连接着 Research Agent 、Coding Agent 、Review Agent。

动作：Supervisor 发指令给 Research Agent，Research Agent 返回结果给 Supervisor；Supervisor 再决定下一步是否调用 Coding Agent。

关键点：Worker 之间通常不直接对话，所有信息经过 Supervisor 中转。

典型实现

LangGraph (Supervisor Node)：利用状态机控制流转。
OpenAI Swarm：通过 handoff 机制实现轻量级的任务移交。

适用场景

需要复杂逻辑判断的任务。
例如："帮我写一个贪吃蛇游戏，如果代码报错就自动修复。"（Supervisor 会反复调度 Coder 和 Runner，直到成功）。

架构三：联合协作架构 (Joint / Peer-to-Peer Collaboration)

------ 模拟人类团队的"圆桌会议"

有些任务没有明确的上下级，需要专家们"头脑风暴"。这就是协作模式，Agents 共享一个上下文环境（Shared Context），大家都可以发言。

核心逻辑

所有 Agent 都在一个群组（Group Chat）里。当一个状态更新时，每个 Agent 都要判断"现在该我说话了吗？"

图解描述

【图 3：协作架构示意图】

视觉：一个圆圈或网状结构。

中心：Shared Memory / Message Pool (共享消息池)。

角色：PM (产品经理) 、Architect (架构师) 、Engineer (工程师) 围绕在圆桌旁。

流程：PM 发出需求 -> 消息池更新 -> Architect 抢答设计方案 -> 消息池更新 -> Engineer 根据设计写代码。

典型实现

Microsoft AutoGen：核心就是 GroupChatManager，它可以自动选择下一个发言的 Agent。
MetaGPT：通过"订阅/发布"机制，不同的角色关注不同的消息流。

适用场景

创造性任务，或者需要多视角融合的任务。
缺点：容易陷入无休止的废话讨论（Infinite Loop），通常需要设置"最大回合数"或一个强力的主持人。

架构四：动态/生成式架构 (Dynamic / Generative Architecture)

------ 终极形态的"按需组队"

前三种架构中，Agent 的角色是预定义好的（你预先写好了 Coder, Writer）。但在面对未知任务时，我们甚至不知道需要什么角色的 Agent。

核心逻辑

系统首先分析用户任务，现场编写/生成需要的 Agent，组建团队，任务完成后解散团队。

图解描述

【图 4：动态架构示意图】

第一步：Input ("分析这家公司的财务风险")。

第二步 ：Team Builder Agent 思考，生成了三个临时 Agent：

PDF Reader Agent (专门读财报)

Risk Analyst Agent (专门懂金融风控)

Search Agent (查近期新闻)

第三步：这三个临时工开始干活。

第四步：Output 产生，Agents 销毁。

适用场景

通用型 AI 助理（如 AutoGPT 的进阶版）。
面对极其开放、未知的用户提问。

总结：如何选择你的架构？

在设计多智能体系统时，不要为了炫技而选择复杂架构。可以参考以下决策树：

任务流程固定吗？
- 是 -> 选 流水线架构（最稳，成本最低）。
- 否 -> 往下看。
需要中央控制/复杂的错误恢复吗？
- 是 -> 选 层级架构（Supervisor 模式）。
- 否 -> 往下看。
需要创造性火花或多角色互补吗？
- 是 -> 选 协作架构（Group Chat）。
任务完全不可预测？
- 是 -> 尝试 动态架构。

业界风向标 (2025 Update)

目前最火的组合是 "层级 + 流水线" 的混合体。

例如使用 LangGraph 构建一个 Graph：主流程有一个 Supervisor，但具体的执行环节（如写代码）则是一个被封装好的小型流水线子图。这种**模块化（Modular）**的设计是构建企业级 Agent 应用的关键。

个人建议如果你想动手实践，建议按照以下路线图：

先用 LangChain 写一个简单的 Chain（流水线）。
用 LangGraph 尝试写一个带分支判断的 Router（初级层级）。
用 AutoGen 跑通一个"贪吃蛇游戏开发"的 Demo（体验协作模式的混乱与强大）。
深入研究 MetaGPT 的 SOP 理念，学习如何把人类的工作流固化给 Agent。

多智能体不仅仅是技术的堆叠，更是人类组织管理学 在代码世界的投射。新时代的工程背景下，架构设计还是要是最合适的，不要过度设计！！！

欢迎关注，一起沟通，一起进步～