多智能体协作入门：从概念到实战¶
本文介绍基于 LLM 的多智能体（Multi-Agent）协作是什么、与单 Agent 的差异、常见架构与应用场景，以及如何用 Dify、MetaGPT、LangGraph 等框架快速上手。2025–2026 年被行业视为多智能体规模化落地的关键期，从「单 Agent」到「虚拟团队」的转变已成为主流方向。
适用读者：已了解 AI Agent 入门，希望理解多智能体协作概念并动手搭建一个「多角色协作」的小闭环。
什么是多智能体协作¶
多智能体协作（Multi-Agent Collaboration） 指多个由 LLM 驱动的智能体，通过角色分工、通信协调、共享知识，共同完成超越单智能体能力的复杂任务。
可以简单类比为：一个人包办所有事 → 虚拟团队分工协作。每个智能体有明确的角色（如产品经理、架构师、工程师）、专属工具和职责，通过自然语言或结构化接口相互通信，形成可扩展的协作流程。
| 单 Agent | 多智能体 |
|---|---|
| 一个模型承担规划、执行、验证全部流程 | 多个专业智能体分工协作 |
| 工具多时易「选择困难」、上下文易爆炸 | 每智能体专注少量工具与任务 |
| 角色混杂易导致提示词冗长、逻辑冲突 | 角色清晰，模块化设计，便于调试和扩展 |
多智能体 vs 单 Agent：为什么需要协作¶
单智能体在处理复杂任务时常面临：
- 工具选择困难：工具超过一定数量时，模型难以快速选出合适组合
- 上下文爆炸：用户历史、中间结果、工具调用记录挤满上下文窗口
- 角色混淆：一个智能体兼顾多角色，提示词易冗长且逻辑冲突
多智能体通过专业化、模块化、可控性缓解这些问题：每个智能体只负责少数工具和任务，协作流程明确定义，系统行为更可预测。研究表明，在复杂推理、软件工程等任务上，多智能体协作能带来显著性能提升（具体比例因任务和框架而异）。
核心要素：角色、通信、知识共享¶
入门时可以把多智能体系统拆成三个核心要素：
1. 角色分工（Role）¶
每个智能体有清晰的角色、职责与技能。典型角色包括：
- 规划者：拆解任务、制定步骤、分配子任务
- 执行者：负责具体操作（编码、搜索、分析等）
- 审阅者：校验结果、提出修改建议
- 协调者：调度任务、汇总输出、做最终决策
常见「虚拟软件公司」模式：产品经理、架构师、工程师、测试员等，模拟真实团队的流水线协作。
2. 通信机制（Communication）¶
智能体之间通过自然语言或结构化消息交互。常见模式包括：
- 星型：中心协调器与各智能体一对多通信
- 链式：智能体按顺序传递任务与结果
- 网状：智能体可相互直接通信，灵活但复杂度更高
- 分层：高层协调器管理下层团队，适合超大规模系统
3. 知识共享（Memory & Context）¶
通过共享状态、记忆或 RAG 知识库，避免信息孤岛：
- 共享状态：工作流编排框架（如 LangGraph）维护图状态，在各节点间传递
- 记忆模块：短期对话记忆 + 长期持久化记忆
- RAG 知识库：多智能体共同访问同一知识源，减少幻觉与重复
典型应用场景¶
| 场景 | 示例 |
|---|---|
| 软件开发 | MetaGPT、ChatDev：产品经理→架构师→工程师→测试员，流水线完成从需求到代码 |
| 金融分析 | 多角色智能体协作完成研报、风控、交易决策 |
| 客服与销售 | 意图识别、知识检索、话术生成等多智能体串联 |
| 研究与写作 | 检索、总结、写作、审稿等分步协作 |
| 机器人/仿真 | 多机器人协同导航、任务分配与规划 |
主流框架与平台¶
| 框架/平台 | 特点 | 适合人群 |
|---|---|---|
| Dify | 开源 LLM 应用平台，可视化工作流 + Agent 节点，支持 RAG、MCP | 快速搭建、不想写代码 |
| MetaGPT | 核心理念「Code = SOP(Team)」，模拟软件公司流水线，从需求到代码一气呵成 | 软件开发自动化 |
| ChatDev | 清华开源，虚拟软件公司，CEO/CTO/程序员/测试员等角色协作 | 软件开发、研究学习 |
| LangGraph | 图结构工作流，支持循环、分支、人工干预，适合复杂编排 | 需要细粒度控制的开发者 |
| CrewAI | 强调角色化 Agent 团队，高层 API，适合快速原型 | 业务编排、原型验证 |
最小实战：用 Dify 搭一个多智能体工作流¶
以 Dify 为例，做一个「查资料 + 写摘要」的简化多智能体流程：
- 创建 Workflow：选择「工作流」应用
- 添加 Agent 节点：第一个节点负责「搜索/检索」，第二个负责「总结/输出」
- 配置工具：为检索节点配置搜索或 RAG 工具，为总结节点配置 LLM
- 连接节点：检索输出 → 总结输入，形成串行流水线
- 测试运行：输入主题，观察多节点协作结果
更复杂场景可增加更多 Agent 节点、并行分支或循环。Dify 文档：核心概念与工作流、Agent 节点。
注意事项与常见坑¶
- 协调开销：多智能体间通信会增加 token 消耗与延迟，需合理控制调用次数与上下文长度
- 一致性：不同智能体输出可能风格不一致，可通过统一的系统提示或审阅节点做约束
- 错误传播：前序智能体的错误会传给后续，建议在关键节点加校验或重试逻辑
- 成本控制：多轮 LLM 调用成本较高，可对小任务优先用单 Agent，复杂任务再上多智能体
与本站其他文章的关系¶
- AI Agent 入门：单 Agent 概念与工具调用，是理解多智能体的基础
- MCP：多智能体常用 MCP 统一接入外部工具
- RAG：多智能体共享知识库时可接入 RAG
- Skill：各智能体可配备专属 Skill 定流程与规范
小结¶
- 多智能体协作 = 多个 LLM 智能体通过角色分工、通信协调、知识共享，共同完成复杂任务
- 核心要素：角色、通信、知识共享；常见模式包括星型、链式、网状、分层
- 典型场景：软件开发、金融分析、客服、研究写作、机器人协同等
- 入门路径：从 Dify 可视化工作流或 MetaGPT/ChatDev 的「虚拟软件公司」示例开始，再根据需要深入 LangGraph 等编程框架
延伸阅读：Large Language Model based Multi-Agents: A Survey、LangGraph 多智能体协作教程、Dify 文档。