構建多智慧體人工智慧系統：會思考的自治團隊

構建多智慧體人工智慧系統：會思考的自治團隊

單個人工智慧代理很強大，但也有侷限性。一個代理試圖計劃、編碼、審查、測試和部署就像要求一個人完成公司中的每一項工作。結果充其量只是平庸。多代理人工智慧系統透過為各個代理分配專門的角色並讓他們協作來解決這個問題——就像組織良好的人類團隊一樣。

在本文中，我們將探討什麼是多代理系統、如何定義代理角色、哪些框架可用於構建它們，以及如何處理記憶體和編排。我們將用一個實際的例子來結束：一個人工智慧開發團隊，可以自主規劃功能、編寫程式碼和審查拉取請求。

什麼是多智慧體人工智慧系統？

多代理系統 (MAS) 是一種架構，其中多個 AI 代理在共享環境中執行，每個代理都有定義的角色、工具集和目標。與處理所有事情的整體代理不同，MAS 將複雜的任務分解為子任務並將它們分配給專門的代理。

精心設計的多代理系統的關鍵屬性包括：

• 專業化： 每個代理都專注於一組狹窄的職責，從而產生更高質量的輸出。
• 自主權： 代理可以在其領域內做出決策並採取行動，而無需持續的人工監督。
• 通訊： 代理透過結構化訊息、共享狀態或中央協調器交換資訊。
• 協調： 定義的工作流程可確保代理按正確的順序行事並正確處理依賴關係。

定義代理角色

構建多代理系統的第一步是定義明確的角色。以軟體開發為例，考慮以下常見的代理原型：

• 策劃代理： 分析高層目標，將其分解為任務，定義驗收標準，並建立結構化計劃。該代理不編寫程式碼——它進行戰略性思考。
• 開發商代理： 接受任務規範並生成程式碼。它可以訪問檔案系統工具、程式碼搜尋和文件。它遵循計劃，但對實施做出戰術決策。
• 審稿代理人： 檢查開發人員的輸出是否存在錯誤、安全問題、樣式違規和邏輯錯誤。它提供了開發人員可以採取行動的結構化反饋。
• 測試代理： 生成測試用例、執行它們並報告結果。它側重於邊緣情況和迴歸測試。
• 部署代理： 處理 CI/CD 管道執行、基礎設施配置和監控設定。

每個角色都應該有一個清晰的系統提示，定義其個性、約束和可用工具。角色定義越具體，代理的表現就越好。

多代理系統框架

已經出現了一些框架來簡化多代理系統的構建。以下是當今可用的三個最強大的選項：

船員人工智慧

CrewAI 提供了用於定義代理、任務和工作人員（代理團隊）的高階抽象。它強調基於角色的設計和順序或並行任務執行。 CrewAI 非常適合想要快速入門而不從頭開始構建編排邏輯的團隊。其宣告性語法可以輕鬆定義代理角色並將它們連線在一起。

AutoGen（微軟）

AutoGen 專注於對話式多代理工作流程。代理透過類似聊天的介面進行通訊，從而可以自然地實現辯論、審查和迭代模式。 AutoGen 支援完全自主執行和人機互動模式，這對於需要在關鍵決策點進行監督的生產系統非常有價值。

克勞德代理SDK

Claude Agent SDK 提供了一個框架，用於構建由 Anthropic 的 Claude 模型提供支援的代理。它提供開箱即用的工具使用、結構化輸出和對話管理。它的優勢在於底層模型的質量以及定義代理可以呼叫​​的精確工具模式的能力。對於已經在堆疊中使用 Claude 的團隊來說，Agent SDK 提供了通向多代理架構的自然路徑。

記憶體和狀態管理

多智慧體系統中最大的挑戰之一是記憶體。代理需要記住已經做了什麼、正在進行什麼以及當前的上下文是什麼樣的。有幾種方法可以解決這個問題：

• 短期記憶： 對話歷史記錄在上下文視窗中傳遞。簡單但受到令牌約束的限制。
• 透過向量資料庫進行長期記憶： 代理從 Pinecone、Weaviate 或 ChromaDB 等向量儲存中儲存和檢索資訊。這允許代理回憶過去的相關互動、程式碼片段或文件，而無需填充上下文視窗。
• 共享狀態儲存： 中央鍵值儲存（Redis、資料庫，甚至共享 JSON 檔案），代理在其中讀取和寫入結構化狀態。這對於跟蹤任務狀態、依賴關係和工件非常有用。
• 神器傳遞： 代理生成輸出（檔案、計劃、評論），這些輸出作為輸入傳遞給管道中的下一個代理。這是最簡單的記憶體形式，非常適合線性工作流程。

編排模式

代理如何協調他們的工作與每個代理的工作一樣重要。三種最常見的編排模式是：

• 順序管道： 代理按固定順序執行。首先執行規劃者，然後是開發者，最後是評審者。簡單且可預測，但並行工作速度較慢。
• 分層授權： 管理代理接收頂級目標並將子任務委託給工作代理。經理監控進度並在需要時重新分配工作。這反映了人類組織的運作方式。
• 協作迴圈： 代理以迭代迴圈的方式工作。開發人員編寫程式碼，審閱者提供反饋，開發人員進行修改。此迴圈將繼續，直到審閱者批准或達到最大迭代計數。

真實示例：人工智慧開發團隊

讓我們用一個具體的例子來把這一切結合起來。想象一下，您想要一個可以處理 GitHub 問題並生成有效拉取請求的 AI 團隊：

• 步驟一： 的 規劃代理 閱讀 GitHub 問題，分析程式碼庫結構，並生成包含要修改的特定檔案和驗收標準的任務計劃。
• 步驟2： 的 開發商代理 接收計劃並實施變更。它使用檔案讀/寫工具、程式碼搜尋，並且可以在本地執行測試。
• 步驟3： 的 審稿代理 檢查差異、檢查錯誤、安全問題以及對計劃的遵守情況。它會生成包含批准/拒絕和評論的結構化審查。
• 第4步： 如果被拒絕，開發者代理會收到反饋並進行迭代。該迴圈最多執行 3 次。
• 第5步： 一旦獲得批准， 部署代理 建立拉取請求、執行 CI 並報告結果。

整個工作流程可以自主執行，僅在最終的公關審查階段進行人工監督。使其發揮作用的關鍵是清晰的角色定義、結構良好的工具訪問以及透過向量索引文件對程式碼庫的共同理解。

結論

多智慧體人工智慧系統代表了我們使用大型語言模型的下一步發展。透過將複雜的任務分解為專門的角色，為代理提供正確的工具和記憶體，並透過明確定義的模式協調他們的協作，我們可以建立自治團隊來解決單個代理無法單獨處理的問題。從小處開始——定義兩個或三個具有明確角色的代理——然後從那裡迭代。這些框架足夠成熟，可以支援生產使用，而且結果往往令人驚訝。