多智能体协作 作者：马育民 • 2026-04-17 22:26 • 阅读：10012 # 什么是多智能体？ - **单智能体**：一个AI自己干活（比如ChatGPT、一个智能体） - **多智能体**：多个AI角色，**分工、沟通、配合**一起完成复杂任务 就像： - 一个人干活 = 单智能体 - 一个团队（产品+开发+测试+运维）= 多智能体 # 和单智能体的区别 - 单智能体：啥都自己干，容易乱、容易忘、能力有限 - 多智能体：专业化分工，更复杂任务也能搞定，更稳定 # 多智能体协作核心三件事 1. **分工** 谁干什么：规划、搜索、写代码、画图、计算、总结…… 2. **通信** 智能体之间发消息、传递结果、互相调用 比如： - 搜索智能体把资料发给写作智能体 - 代码智能体把报错发给调试智能体 3. **协作策略** - 轮流干活 - 并行处理 - 投票决策 - 主从架构（一个总指挥，其他执行） --- # 典型架构 1. **中枢式（Manager-Worker）** - 1个主控Agent：分配任务 - 多个执行Agent：干活 适合：项目开发、流程化任务 2. **分布式对等协作** 没有领导，大家互相沟通协商 适合：博弈、机器人编队、模拟社会 3. **流水线式** A→B→C→D，一步一步传下去 适合：内容生成、数据处理、论文写作 # 现实应用 - **软件开发**：需求Agent + 架构Agent + 编码Agent + 测试Agent - **大数据分析**：数据Agent + 清洗Agent + 可视化Agent + 报告Agent - **智能机器人**：多机器人协同搬运、巡逻 - **自动驾驶车队**：车与车互相协调、避障 - **企业决策**：市场Agent + 财务Agent + 风险Agent共同出方案 ## 总结 > **多智能体协作 = 让多个AI像一个团队一样分工、沟通、配合，完成单个AI做不了的复杂任务。** # 多智能体协作示例：医院看病 ## 一、3个核心角色 1. **导诊 Agent** 作用：根据症状判断该挂什么科 2. **医生 Agent** 作用：诊断病情、开处方 3. **药房 Agent** 作用：按处方发药 + 告知用法 > 把收费处去掉，流程更聚焦“看病→开药→拿药”，不啰嗦。 --- ## 二、完整协作流程 1. **患者说出症状** 例如：我发烧、咳嗽、嗓子疼。 2. **导诊 Agent 处理** 输入：症状 输出：建议挂呼吸内科。 3. **医生 Agent 处理** 输入：症状 + 科室 输出：诊断为上呼吸道感染， 处方：布洛芬、止咳糖浆、阿莫西林。 4. **药房 Agent 处理** 输入：医生处方 输出：已配药，用法：布洛芬一天3次，每次1片。 5. **结束** --- ## 三、对应到“多智能体+Python”的本质 - 不是同时开 3 个大模型 - 是**同一个大模型调用 3 次** - 每次给它**不同身份（系统提示词）** - 上一个Agent的输出，作为下一个Agent的输入 - 按固定流程走：**导诊 → 医生 → 药房** 这就是： **多智能体流水线协作（Sequential Collaboration）** --- ## 四、总结 > 多智能体协作，就像看病要经过导诊、医生、药房三个岗位。 > 用Python实现，就是让大模型依次扮演这3个角色，按流程配合，完成一个复杂任务。 原文出处：http://www.malaoshi.top/show_1GW39UzWrkUs.html