多Agent协作架构：从单Agent到智能体网络

2026-06-11Agent多Agent框架

为什么需要多Agent协作

单Agent在复杂任务面前有明显局限：超过5步后准确率骤降、长任务耗尽context、20+工具时选择困难、一个幻觉就全盘错。多Agent协作通过角色分工、独立上下文、交叉验证、独立迭代解决这些问题。

三大主流框架对比

LangGraph：图驱动的精确控制

核心思想：一切皆节点，一切皆边。用显式状态机精确控制每一步。支持循环、条件分支、并行执行。内置checkpoint持久化，支持断点续跑。适合企业级复杂流程，但学习曲线陡峭。

from langgraph.graph import StateGraph, END

graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("planner", plan_task)
graph.add_node("researcher", research)
graph.add_node("writer", write_content)
graph.add_node("reviewer", review)

graph.add_conditional_edges("planner", route_to_agent, {
    "research": "researcher", "write": "writer"
})
graph.add_edge("researcher", "writer")
graph.add_edge("writer", "reviewer")
graph.add_conditional_edges("reviewer", should_revise, {
    "revise": "writer", "done": END
})

app = graph.compile()

CrewAI：角色驱动的团队协作

模拟人类团队协作，每个Agent有明确角色、目标和工具。顺序/层级/混合流程编排。概念直观，上手快，但复杂流程控制弱。

from crewai import Agent, Task, Crew, Process

researcher = Agent(role="高级研究员", goal="发现前沿研究", tools=[search_tool])
writer = Agent(role="技术撰稿人", goal="将研究转化为文章", tools=[write_tool])

crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[...], process=Process.sequential)
result = crew.kickoff(inputs={"topic": "多Agent协作"})

AutoGen：对话驱动的协商协作

Agent间通过多轮对话协商解决问题，类似人类会议。支持GroupChat群聊模式、Human-in-the-Loop、代码执行沙箱。适合研究型任务，但调试困难。

选型决策树

任务特征推荐框架
结构化流程 + 复杂（条件分支/循环）LangGraph
结构化流程 + 简单（顺序执行）CrewAI
开放式任务（答案不确定）AutoGen
需要人工介入 + 介入点固定LangGraph
需要人工介入 + 介入点灵活AutoGen

五种协作模式

模式描述适用场景
管道式（Pipeline）Agent按顺序依次处理文档处理流水线
辩论式（Debate）多Agent提出不同观点决策支持、风险评估
分层式（Hierarchical）主Agent分配子任务复杂项目管理
市场式（Market）Agent竞标认领任务大规模任务调度
去中心化（P2P）Agent间平等通信分布式感知系统

避坑经验

  • 不要一上来就多Agent——先用单Agent跑通，确认需要再拆分
  • Agent数量3-5个覆盖大多数场景，超过8个考虑拆分问题域
  • LangGraph学习曲线陡峭但是长期投资
  • 核心逻辑与框架解耦：LLM调用/工具定义/提示词管理放独立层
  • CrewAI的Sequential模式中Agent不能跳步，加fallback逻辑
  • AutoGen的GroupChat限制max_round（10-15轮），超过强制总结

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