Multi-Agent 多Agent系统
什么是 Multi-Agent？
Multi-Agent（多Agent系统）是由多个专业化的 AI Agent 协同工作的系统架构。每个 Agent 扮演特定角色，通过协作完成复杂任务。
🎯 一句话理解
Multi-Agent 就像是组建了一支"AI特种部队"——有侦察兵、有狙击手、有医疗兵，各司其职，协同作战。
为什么需要 Multi-Agent？
- 任务复杂性 - 单个 Agent 难以处理多领域任务
- 专业化分工 - 每个 Agent 专注自己擅长的领域
- 并行处理 - 多个 Agent 同时工作提高效率
- 容错能力 - 一个 Agent 失败，其他可以补救
Multi-Agent vs 单Agent
| 对比项 | 单Agent | Multi-Agent |
|---|---|---|
| 任务范围 | 通用任务 | 复杂专业任务 |
| 执行方式 | 串行处理 | 并行协作 |
| 专业化程度 | 中等 | 高度专业化 |
| 适用场景 | 简单对话、单一任务 | 复杂工作流、多领域任务 |
协作模式
1. 层级模式（Hierarchical）
一个主 Agent 协调多个子 Agent：
┌→ 子Agent A
主Agent ─┼→ 子Agent B
└→ 子Agent C适用于：需要统一协调的场景
2. 对等模式（Peer-to-Peer）
多个 Agent 平等协作：
Agent A ←→ Agent B
↕ ↕
Agent C ←→ Agent D适用于：需要频繁交互的场景
3. 流水线模式（Pipeline）
任务依次传递：
Agent A → Agent B → Agent C → 输出适用于：流程固定的场景
4. 竞争模式（Competitive）
多个 Agent 竞争最佳结果：
┌→ Agent A → 结果A
输入 ───┼→ Agent B → 结果B → 评选最佳
└→ Agent C → 结果C适用于：需要多样性的场景
5. 混合模式（Hybrid）
结合多种模式：
┌→ 研究Agent
协调Agent ────┼→ 写作Agent → 编辑Agent
└→ 审核Agent适用于：复杂工作流
OpenClaw 实战应用
OpenClaw Subagent 系统
OpenClaw 通过 sessions_spawn 实现多Agent协作：
| 功能 | 工具 | 说明 |
|---|---|---|
| 创建子Agent | sessions_spawn | 生成独立的子Agent会话 |
| 管理子Agent | subagents | 列表、控制、引导子Agent |
| 通信 | sessions_send | 向子Agent发送消息 |
场景一：内容生产团队
Agent 配置
- 主编Agent - 协调整体流程，分配任务
- 研究员Agent - 搜索资料，整理信息
- 写手Agent - 撰写内容初稿
- 编辑Agent - 润色优化，检查质量
- SEO Agent - 优化关键词和结构
场景二：代码开发团队
Agent 配置
- 架构师Agent - 设计系统架构
- 开发Agent - 编写代码
- 测试Agent - 编写和执行测试
- 审查Agent - 代码审查
- 文档Agent - 生成文档
场景三：客服支持团队
Agent 配置
- 接待Agent - 初步分类和路由
- 技术Agent - 处理技术问题
- 账务Agent - 处理账务问题
- 投诉Agent - 处理投诉和升级
代码示例
OpenClaw 多Agent协作
# 主Agent 创建子Agent
1. 创建研究Agent
sessions_spawn({
"task": "研究 AI Agent 的最新发展趋势",
"runtime": "subagent",
"mode": "run"
})
2. 创建写作Agent
sessions_spawn({
"task": "基于研究结果撰写文章",
"runtime": "subagent",
"mode": "run"
})
3. 监控子Agent
subagents({
"action": "list"
})
4. 引导子Agent
subagents({
"action": "steer",
"target": "agent-id",
"message": "请重点关注多模态Agent"
})ACP 编程助手示例
# 创建 ACP 编程会话
sessions_spawn({
"runtime": "acp",
"agentId": "claude-code",
"task": "实现用户认证模块",
"thread": true,
"mode": "session"
})多Agent工作流伪代码
# 定义多Agent工作流
class ContentTeam:
def __init__(self):
self.researcher = Agent("researcher", skill="web-search")
self.writer = Agent("writer", skill="writing")
self.editor = Agent("editor", skill="editing")
async def produce(self, topic):
# 研究阶段
research = await self.researcher.run(f"研究: {topic}")
# 写作阶段
draft = await self.writer.run(f"写作: {topic}", context=research)
# 编辑阶段
final = await self.editor.run(f"编辑", context=draft)
return final💡 想了解更多？
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