随着基于 LLM 的多智能体系统的兴起，构建复杂工作流程成为现实，多个专业智能体能够在其中无缝协作，共同完成复杂任务。本文将深入探讨多智能体系统对话模式以及微软开源的智能体框架 AutoGen，并详细阐述一种将动态群聊交互与固定状态流相结合的混合对话方法，这种方法能够构建出强大、适应性强且可扩展的系统。
多智能体系统对话模式概述
多智能体系统（MAS）的核心在于将复杂任务分配给多个自治智能体，每个智能体凭借其专业知识为实现共同目标贡献力量。在设计多智能体系统时，有多种架构模式可供选择，其中四种常见模式尤为重要。
集中式架构
在集中式系统中，存在一个单一的协调器，负责指挥所有智能体之间的交互。这个协调器从系统全局状态和目标出发，做出决策并为智能体分配任务。这种架构的优点是管理简单，能够确保系统的一致性。例如，在一个电商订单处理系统中，集中式协调器可以根据订单的优先级和智能体的负载情况，统一分配订单处理任务，保证订单处理流程的规范和有序。然而，其缺点也很明显，集中式协调器成为了单点故障，如果它出现问题，整个系统可能会瘫痪；并且由于决策集中，系统的适应性可能会受到限制，难以快速响应局部的变化。
去中心化和对等网络
去中心化系统允许智能体之间直接通信，没有单个智能体掌控整个系统，这极大地增强了系统的健壮性和可扩展性。以分布式文件存储系统为例，各个节点（智能体）可以直接与相邻节点交互，共同完成文件的存储和检索任务。即使部分节点出现故障，其他节点仍能继续工作，系统整体功能不受太大影响。但这种架构也带来了挑战，智能体之间的协调变得更加复杂，通信开销也会增加。因为每个智能体都需要自行决定与哪些其他智能体进行交互，以及如何协调彼此的工作，这可能导致信息冗余和冲突。
分层架构
分层架构将智能体组织成不同层次，高层的监督者负责指导下层的智能体工作。每一层对下一层拥有控制权，这种结构提供了清晰的决策流程和明确的专业分工。在一个企业管理模拟系统中，高层管理者智能体制定战略决策，中层管理者智能体负责战术规划，基层员工智能体执行具体任务，层级分明，职责清晰。然而，在快速变化的环境中，信息在层级之间传递需要时间，可能会降低系统的响应速度，导致无法及时应对突发情况。
基于路由的多智能体工作流
基于路由的工作流包含一个路由协调器，它根据特定标准（如内容或智能体的专业能力）将任务或消息导向不同的智能体。与集中式架构不同，它不是由单一控制器做出所有决策。在一个智能客服系统中，路由协调器可以根据客户咨询的问题类型，将请求发送给擅长相应领域的客服智能体。这种架构能够高效利用智能体的专业能力，但如果路由机制出现故障，可能会导致任务分配失败，形成系统瓶颈。
llm agent框架AutoGen 解析
AutoGen 是微软发布的开源编程框架，旨在构建人工智能智能体，并促进多个智能体之间的协作以解决任务。它为创建和编排 LLM 智能体提供了易用的框架，支持多种对话模式、工具集成以及自定义 LLM 客户端。这使得它非常适合构建既需要创造性实时交互，又需要严格结构化任务执行的系统。
AutoGen 支持的对话模式
- 双智能体聊天：这是最基本的形式，两个智能体直接进行对话，属于上述的对等对话模式。在简单的问答系统中，一个智能体负责提出问题，另一个智能体进行回答，双方通过直接交流完成任务。
- 顺序聊天：顺序聊天是两个智能体之间的一系列对话，前一次聊天的总结会被带到下一次对话中。例如，在一个写作辅助系统中，第一个智能体生成文章初稿，第二个智能体根据初稿进行审核和修改建议，每次修改后的反馈都会作为下一次对话的基础，逐步完善文章。
- 嵌套聊天：嵌套聊天模式允许在单个智能体中封装复杂工作流，便于在更大的工作流中复用。这种方式对于创建智能体的层次结构或 “信息孤岛” 特别有用，嵌套的智能体可以独立运行，无需与外部智能体直接通信。在一个大型项目管理系统中，一个主智能体负责整体项目进度跟踪，它内部嵌套了多个负责不同模块的智能体，这些嵌套智能体在各自的 “小环境” 中处理任务，避免了与其他模块智能体的不必要干扰。
- 群聊：群聊涉及两个以上的智能体，属于集中式架构的一种体现。在群聊中，群聊管理器选择发言智能体，被选中的智能体向管理器发送消息，管理器再将消息广播给其他所有智能体，如此循环直到对话结束。选择下一个发言者的策略有多种，如轮询、随机、手动（人为选择）或自动（基于 LLM 选择），还可以自定义选择功能以构建确定性的状态流模型。例如，在一个创意头脑风暴系统中，多个智能体通过群聊共同产生创意，群聊管理器根据设定的策略引导对话，激发更多创新想法。
混合对话方法详解
混合对话方法结合了两种互补的范式：群聊动态和固定状态流，旨在充分发挥两者的优势，构建更强大的多智能体系统。
群聊动态
在群聊动态模式下，管理员或协调器智能体根据对话上下文动态选择下一个响应的智能体。这使得系统能够实现快速、具有上下文感知的交互。例如，在一个实时翻译协作系统中，当遇到复杂的专业术语翻译时，协调器智能体可以根据之前的对话内容和各个智能体的专业领域，选择擅长该领域的翻译智能体进行处理，从而提高翻译的准确性和效率。这种动态选择机制能够让系统根据实际情况灵活调整，更好地适应不同的任务需求。
固定状态流
固定状态流通过预定义的状态转换，确保每个关键步骤（如规划、编码、执行等）都能可靠地执行，为系统提供了结构和一致性。在软件开发流程中，从需求分析、设计、编码到测试，每个阶段都有明确的输入、输出和操作规范，固定状态流保证了这些步骤按照预定顺序依次进行，避免了混乱和错误。即使在群聊动态过程中出现一些临时变化，固定状态流也能保证核心任务流程的稳定，确保系统不会偏离整体目标。
引入人在回路（HITL）
为了进一步提升系统的可靠性和灵活性，可以在混合系统中引入人在回路的方法。在群聊或固定状态流的关键节点，引入人类智能体作为关键决策者。当系统遇到需要专家判断或错误纠正的情况时，人类智能体可以进行干预。在医疗诊断辅助系统中，当智能体对复杂病症的诊断出现分歧或不确定时，医生（人类智能体）可以介入，根据自己的专业知识做出最终判断，确保诊断的准确性。这种方式既能让人类发挥专业优势，又能使系统在保持灵活性和可扩展性的同时，获得更可靠的决策支持。
混合方法的优势
- 增强的适应性和健壮性：动态的智能体选择能够实时响应不断变化的上下文，而预定义的状态流保证了关键步骤的可靠执行。在一个智能交通管理系统中，当遇到交通事故等突发情况时，群聊动态可以迅速调动相关智能体（如路况监测智能体、交通调度智能体等）进行应急处理，同时固定状态流确保日常交通管理的基本流程（如信号灯控制的常规策略）不受影响，维持整体交通秩序。
- 提高的可扩展性：工作负载被分配到各个专业智能体上，减少了系统瓶颈，支持系统的不断扩展。随着业务量的增加，例如在电商促销活动期间订单量大幅上升，新的订单处理智能体可以方便地加入系统，通过混合对话方法进行任务分配和协作，系统能够轻松应对更大的负载压力，实现平稳扩展。
llm agent框架AutoGen应用案例分析
自动化软件开发
在自动化软件开发领域，多个智能体通过混合对话模式协作完成复杂任务。规划智能体根据项目需求制定开发计划，这一过程遵循固定状态流中的规划阶段规范。在代码生成阶段，代码生成智能体和代码审查智能体通过群聊动态交互，代码生成智能体生成代码后，代码审查智能体根据代码质量标准进行审查并提出修改建议，双方不断交流完善代码。测试智能体根据预定义的测试流程（固定状态流的一部分）对代码进行测试，发现问题后反馈给代码生成和审查智能体进一步修改。整个过程中，人类开发者（作为人在回路中的关键角色）可以在关键节点（如架构设计评审、重要功能验收等）进行干预，确保开发出高质量的软件产品。
网络安全领域
在网络安全场景中，多智能体系统同样发挥着重要作用。威胁检测智能体实时监控网络流量，一旦发现异常，通过群聊动态通知其他相关智能体，如威胁分析智能体、响应策略制定智能体等。威胁分析智能体对威胁进行深入分析，判断其类型和危害程度，响应策略制定智能体根据分析结果和预定义的安全策略（固定状态流）制定应对措施，如阻断网络连接、启动漏洞修复程序等。在遇到新型未知威胁时，人类安全专家（人在回路中的关键决策者）可以介入，指导智能体进行更有效的应对，保障网络安全。
通过对基于 LLM 的多智能体对话模式以及 AutoGen 框架的探索，可以发现这种技术组合为构建强大的人工智能系统提供了广阔的空间。混合对话方法充分利用了群聊动态的灵活性和固定状态流的稳定性，同时引入人在回路机制，进一步提升了系统的可靠性和适应性。随着 LLMs 和多智能体系统相关技术的不断发展，未来可以期待更强大、高效和灵活的 AI 系统出现。