前言

如今最强大的 AI 原生系统，早已不是单一庞大的模型，而是由多个 AI 智能体协作构成。这种 “多智能体系统（Multi-Agent Systems，简称 MAS）” 的新形态，标志着 AI 进化进入新阶段，智能体之间的协作与配合，其重要性丝毫不亚于单个智能体的智能水平。

本文会用生活化的例子拆解多智能体系统的核心逻辑，带你看懂它的工作原理，以及让系统 “高效又能扩” 的三类核心架构。

一、先搞懂：什么是 LLM 智能体？

随着大语言模型（LLM）的爆发，现在很多 AI 系统都以 LLM 为核心（比如：DeepSeek、Qwen3、ChatGPT、Claude、LLaMA 等），再通过提示词、上下文工程、工具调用或流程设计扩展能力，这类系统就是 “LLM 智能体（LLM Agents）”。

根据实现方式不同，LLM 智能体主要分四种：

1. 工具调用型智能体（Tool-calling Agents）

简单说就是让 LLM “学会用工具”。比如：需要查实时数据时调用搜索工具，需要算数据时调用数据库接口，靠外部工具弥补 LLM 自身 “不能实时联网、不能操作外部系统” 的短板。

2. 图结构智能体（Graph Agents）

遇到复杂任务时，它不会 “一口吃个胖子”，而是先把任务拆成多个小步骤。每个步骤可能调用特定的提示词或工具，前一步的输出直接作为后一步的输入。从技术上看，它就像一个 “有方向的流程图”：每个节点代表一次推理或工具调用，按顺序推进。常用的开发框架有 LangGraph、CrewAI、LLamaIndex 等。

3. 规划型智能体（Planning Agents）

执行任务前，它会先制定 “行动方案”。比如：接到 “写一份产品报告” 的需求，会先拆成 “收集产品数据→分析竞品→梳理核心优势→组织报告结构” 这几步，再按计划执行。现代框架如 AutoGPT、BabyAGI、CAMEL，都在这个思路上做了优化，让规划更细致、执行更顺畅。

4. 推理型智能体（Reasoning Agents）

这是目前最常用的类型之一，灵感来自 2023 年的论文《ReAct：让语言模型中的推理与行动协同》。它模拟人类的逻辑思考过程：收到需求后，先 “思考” 该做什么、为什么这么做，接着 “行动”（比如：调用工具），然后 “观察” 行动结果，最后 “更新” 自己的判断，这个 “思考→行动→观察→更新” 的循环会一直持续，直到完成任务或触发停止条件。和规划型智能体不同，它不会定死一套计划，而是靠实时反馈动态调整策略。

二、多智能体系统：让多个智能体 “组队干活”

多智能体系统，顾名思义就是把多个独立的智能体组合起来，让它们协作完成单个智能体搞不定的复杂任务。根据系统设计的不同，智能体之间的配合方式也不一样。

下面用 “公司运营” 的例子，拆解三类最常见的多智能体架构，看看它们是如何实现协调、扩展和高效运作的。

1. 网络型架构（Network）：小团队 “平等协作”

假设你和三个朋友创业：一个后端开发、一个前端开发、一个行政。大家彼此熟悉，配合紧密。创业初期的核心目标是 “多找客户”，所以外部人脉和团队协作很关键。当客户联系团队里任何人提需求时，这个人会先通知其他人，确认团队能不能接：能接就直接做完交付；只能接一部分，就找队友接手剩下的工作。

1.1 简单场景

客户认识你的后端开发，想要一个简单的业务 API 接口。后端开发自己就能搞定，直接做完交给客户。

1.2 复杂场景

还是同一个客户，这次想要一个完整的应用，需要 UI 界面、多个 API 接口，还要服务器部署。后端开发一个人做不完，就把任务拆分：前端做 UI、行政协调服务器资源、自己开发 API，最后他整合所有部分，交付给客户。

1.3 技术原理

这就是网络型多智能体架构的核心逻辑：

• 每个智能体负责特定任务，且彼此互联互通；
• 每个智能体都知道其他智能体的存在和能力；
• 指定一个智能体当 “入口”，收到需求后先判断自己能不能处理，不能就把任务（或部分任务）传给其他智能体。

1.4 技术示例

假设有三个智能体：搜索智能体（从数据库拉数据）、计算智能体（处理数值任务）、图表智能体（生成可视化图表）。当你提 “计算公司去年营收” 的需求时：

1. 入口智能体（比如：搜索智能体）先判断：自己能拉数据，但不会计算，于是自己负责 “拉取去年营收原始数据”，再把 “计算营收” 的任务传给计算智能体；

2. 计算智能体算完后，把结果传给图表智能体生成营收图表；

3. 最后由入口智能体整合 “原始数据 + 计算结果 + 图表”，返回给你。

   

1.5 优缺点

• 优点

  适合智能体数量少于 10 个的小型系统，直接连接即可，不用设计层级关系；

• 缺点

1. 可扩展性差：系统变大时，新增智能体要和所有现有智能体建立连接，还要让老智能体 “认识” 新智能体；
2. 成本高：每个智能体的提示词里都要包含其他所有智能体的信息，任务越复杂，提示词越长，消耗的 Token 越多，不仅花钱，还可能触发 API 调用限制，导致复杂任务失败。

2. 主管型架构（Supervisor）：中型团队 “专人统筹”

公司慢慢发展，客户和任务越来越多。你希望团队成员专注自己的领域，不用分心找客户；还招了更多专家（比如：AI 工程师、运维工程师），公司结构开始变化。现在大家都归你管，你成了 “中央主管”。客户提需求时先找你：你分析需求后分给合适的人，全程跟进进度；团队成员做完后先向你汇报，你确认没问题再把结果交给客户。

2.1 简单场景

客户想要一个用于分析工作的定制 AI。你直接把任务分给 AI 工程师，工程师开发测试完交给你，你再交付给客户。

2.2 复杂场景

客户想要一个全功能应用，包含集成 AI、UI 界面、后端服务和 CI/CD（持续集成 / 持续部署）流水线。这时你要像项目经理一样拆分任务、制定流程：

1. 让 AI 工程师研发分析型 AI；

   

2. AI 模型完成后，交给后端工程师集成到服务器端应用；

   

3. 后端做完后，让前端工程师开发对接后端的 UI 界面；

   

4. 最后让运维工程师搭建 CI/CD 流水线，把应用部署到服务器；

   

5. 你整合所有成果，交付给客户。

   

2.3 技术原理

这类架构的核心是 “中央协调智能体（主管）”，它和所有其他智能体建立 “一对一” 关系：

• 协调智能体负责分析需求、拆分任务、分给对应专业智能体；
• 专业智能体只需专注自己的任务，不用知道其他智能体的存在，只和协调智能体沟通。

2.4 技术示例

还是用搜索、计算、图表三个智能体，但这次新增一个 “协调智能体”。当你提 “计算公司上月营收” 时，流程变成：

1. 协调智能体先分析需求：需要 “拉取数据→计算→生成图表” 三个步骤；

2. 协调智能体先让搜索智能体拉取上月原始数据，拿到数据后再让计算智能体算营收，最后让图表智能体生成图表；

3. 三个智能体分别把结果传给协调智能体，由协调智能体整合后返回给你。

   

2.5 优缺点

• 优点

  专业智能体可专注自身任务，不用关注其他智能体，适合中型系统；

• 缺点

  存在 “协调瓶颈”—— 随着智能体增多，协调智能体的提示词会包含所有智能体的信息，最后可能因提示词过长触发 Token 限制，导致任务失败。

3. 层级型架构（Hierarchical）：大公司 “部门分工”

现在你的公司成了行业龙头，员工多、客户多，你不可能再一个个管理所有人（就像拿破仑记不住每个士兵的名字）。于是你把公司分成多个 “部门”，每个部门集中同类技能的员工，给每个部门任命一个经理。现在你不用给个人分配任务，只需把高层目标交给部门经理；经理再把任务分给部门里合适的人，完成后向你汇报。这种结构还能有多层级，比如：部门里再分更小的专业小组。

3.1 技术原理

这就是层级型多智能体架构的逻辑，专门解决主管型架构的 “协调瓶颈”：

• 顶层有一个 “总协调智能体”，只和少数 “子协调智能体”（比如：部门经理）沟通；
• 子协调智能体各自管理一组专业智能体；
• 流程和主管型类似，但多了层级：需求先到总协调智能体，总协调智能体分析后传给对应子协调智能体；子协调智能体拆分任务，分给专业智能体；结果从专业智能体逐级向上反馈，最后由总协调智能体交付输出。

三、延伸概念：智能体即工具（Agent as a Tool）

在现代开发中，“智能体即工具” 的概念常和层级型、主管型架构结合：不用为每个工具单独写代码，而是把一个智能体当作 “领域专属工具”，让它处理一组相关任务；甚至能把整个多智能体系统当作一个强大的 “超级工具”，供更高层级的智能体调用。这种方式能封装复杂能力，构建更精密的系统。

四、总结：如何选适合的多智能体架构？

多智能体系统为 “在一个生态里管理多个 LLM 智能体” 提供了结构化方案，三类核心架构的适用场景和特点如下：

架构类型	适用场景	核心优势	潜在不足
网络型	智能体数量少的小型系统（<10 个）	部署简单，无需设计层级	可扩展性差，Token 成本高
主管型	智能体数量中等的中型系统	专业智能体专注任务，协调逻辑清晰	总协调智能体可能成为瓶颈
层级型	智能体数量多的大型系统	解决协调瓶颈，支持多层级扩展	架构设计复杂，需维护层级关系

每种架构在可扩展性、复杂度和效率上各有取舍，要根据实际需求选择。

如果想入门开发，推荐先了解Spring AI Alibaba、LangGraph 和 LlamaIndex，它们是目前最流行的 LLM 智能体与多智能体系统开发框架，LangGraph 还提供了构建多智能体系统的教程。

如果想连接用不同框架或语言开发的智能体，可以深入研究 “智能体间通信” 和 “MCP（模型上下文协议）”。把这些概念和上述架构结合，就能设计出适应性强、可扩展的多智能体系统架构。

最后

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