近年来在大语言模型（LLM）驱动的 AI 智能体浪潮中，涌现出多种新兴多智能体架构（Multi-Agent Architectures），它们在协作机制、通信范式、可扩展性和任务适应性上各有创新。以下是值得关注的几类架构：

1. 对话驱动协作架构（Dialogue-Based Collaboration）

代表框架：Microsoft AutoGen

  • 核心思想：多个 LLM 智能体通过自然语言对话协商、分工、纠错，完成复杂任务。

  • 特点：

    • 每个 Agent 可配置角色（如“程序员”“产品经理”“批评者”）；
    • 支持人类介入（human-in-the-loop）；
    • 通过对话历史隐式传递上下文，无需显式状态管理。
  • 适用场景：代码生成、多视角决策、教育辅导。
  • 局限：对话轮次多、成本高、难以保证收敛。
AutoGen 已成为多智能体研究的事实标准之一，2024–2025 年被广泛用于企业自动化原型开发。

2. 基于状态图的工作流架构（State-Graph Based）

代表框架：LangGraph（由 LangChain 团队推出）

  • 核心思想：将智能体协作建模为有向图（DAG），节点是 Agent 或工具，边是状态转移条件。

  • 特点：

    • 显式定义任务流程（如“先检索 → 再分析 → 最后生成”）；
    • 支持循环、分支、条件跳转；
    • 状态可持久化，便于调试与恢复。
  • 优势：比纯对话更可控、更适合结构化任务（如数据处理流水线）。
  • 典型应用：自动化报告生成、合规审查、客户工单处理。
LangGraph 被视为从“聊天式 Agent”迈向“工业级工作流”的关键一步。

3. 分层/分形智能体架构（Hierarchical / Fractal Agents）

代表思想：Meta-Agent + Sub-Agent

  • 核心思想：高层 Agent 负责战略规划，低层 Agent 负责战术执行，形成递归分解结构。

  • 示例：

    • “项目管理 Agent” → 拆解为“需求分析 Agent” + “开发 Agent” + “测试 Agent”；
    • 每个子 Agent 可进一步分解（分形特性）。
  • 优势：适合超复杂任务（如产品开发、科研规划）；
  • 挑战：需设计有效的任务分解与结果聚合机制。
2025 年初，斯坦福团队提出 “Recursive Agent Teams” 模型，验证了该架构在开放域任务中的扩展潜力。

4. 混合专家智能体架构（Mixture-of-Agents, MoA）

代表工作：Berkeley 的 Mixture-of-Agents for LLMs（2024）

  • 核心思想：借鉴 MoE（Mixture of Experts）思想，多个同质或异构 Agent 并行生成响应，再由聚合器（如另一个 LLM）融合结果。

  • 流程：

    1. 输入分发给 N 个 Agent；
    2. 每个 Agent 独立生成答案；
    3. 聚合器综合所有输出，生成最终响应。

  • 优势：

    • 提升答案质量与鲁棒性（类似“群体智慧”）；
    • 可集成不同能力的模型（如一个擅长数学，一个擅长写作）。
  • 实证效果：在 AlpacaEval 2.0 上显著超越单 Agent 基线。
MoA 特别适合对准确性要求高的场景（如医疗建议、法律咨询）。

5. 联邦/隐私保护多智能体架构（Federated Multi-Agent Systems）

核心目标：在保护数据隐私的前提下实现多 Agent 协作。

  • 机制：

    • 每个 Agent 运行在本地设备或私有域；
    • 仅共享模型参数更新或加密摘要，而非原始数据；
    • 使用联邦学习、同态加密或差分隐私技术。

  • 应用场景：

    • 医疗机构间协作诊断；
    • 跨企业供应链优化；
    • 个人设备上的“本地 Agent + 云端协调器”模式。
  • 趋势：随着 GDPR/CCPA 等法规趋严，该方向成为企业级 AI 的刚需。

6. 具身多智能体系统（Embodied Multi-Agent Systems）

应用领域：机器人、虚拟世界（如游戏、元宇宙）

  • 特点：

    • Agent 具有“身体”（物理或虚拟），可感知环境、执行动作；
    • 多 Agent 通过环境交互间接通信（如留下标记、改变状态）；
    • 强调时空一致性与实时响应。
  • 代表平台：NVIDIA Omniverse + Isaac Sim、Meta 的 Habitat 2.0。
此类架构是通往“物理世界 AI”的关键路径，但对仿真与感知模型要求极高。

对比总结表

架构类型通信方式控制方式优势典型场景
Factored Agents内部函数调用中央协调高鲁棒性、低资源个人助理、高可靠系统
对话驱动（AutoGen）自然语言对话分布式协商灵活、易原型创意协作、教育
状态图（LangGraph）显式状态传递图引擎驱动可控、可审计企业工作流、自动化
分层/分形任务分解 + 结果回传递归控制可扩展复杂任务项目管理、科研
Mixture-of-Agents（MoA）并行生成 + 聚合聚合器决策高质量输出专业咨询、内容生成
联邦多智能体加密参数/摘要协调服务器隐私保护医疗、金融、IoT
具身多智能体环境交互感知-行动闭环物理世界交互机器人、虚拟世界

未来趋势

  1. 混合架构成为主流：例如“LangGraph 定义流程 + AutoGen 实现节点 + Factored Agents 优化记忆”；
  2. 轻量化与边缘部署：小型语言模型（SLM）作为子 Agent，降低对云端 LLM 依赖；
  3. 标准化通信协议：类似“Agent Protocol”（如 A2A, Agent-to-Agent）正在酝酿中。

结语

选择哪种架构，取决于你的核心需求：

  • 要隐私与效率？→ Factored Agents 或联邦架构；
  • 要灵活性与创造力？→ AutoGen 类对话架构；
  • 要工业级可靠性？→ LangGraph 状态图；
  • 要极致准确性？→ Mixture-of-Agents。

这些架构并非互斥，而是构成了未来“AI 智能体操作系统”的不同组件。

标签：ai

你的评论