從單智能體到多智能體：9種模式教你搭建高效AI應用

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• 從單智能體到多智能體：9種模式教你搭建高效AI應用

• 強模型≠好智能體！這2類架構+9種模式，才是落地核心

全文約4300字，閱讀時間8分鐘

文/王吉偉

想要構建一個智能體應用，最重要的是什么？可能很多人首先會想到要選擇一個性能強大的大模型。

這個回答沒錯，畢竟當前的LLM Based Agent哪能缺少LLM的支撐。但事實卻是，很多基于先進大模型構建的智能體沒能體現出應用效果，反而一些使用性能一般大模型的智能體表現更加亮眼。

這是什么原因呢？答案在于，大模型本身的能力并不能決定智能體性能與應用效果?；谛阅懿皇悄敲磸姶蟮哪Ｐ退鶚嫿ǖ闹悄荏w，在與之契合的應用環境中發揮了更好的效果。

在企業充斥大量復雜流程的生產環境中構建智能體，往往需要考慮所構建的智能體如何與企業系統協同應用，需要考慮智能體如何更好地融入到企業原有的生產環境中。因此，智能體的架構類型、集成能力以及系統整體的設計決定了智能體的應用表現。

最近看到一篇名為《A practical guide to the architectures of agentic applications》的文章，很好的闡述了這一點。文章認為，在構建智能體應用時，選擇強大的AI模型并非最重要的決定，架構設計、集成和系統整體設計才是成功的關鍵。糟糕的架構會導致預算浪費、技術債務和性能不佳。

這篇文章詳細探討了單智能體和多智能體兩種核心架構模型，并深入分析了工作流設計、自主性、協調性等要素，提供了常見的設計模式、實際案例以及一個決策框架，幫助開發者根據具體用例選擇合適的架構方法。

王吉偉頻道翻譯了此文，以幫助大家更好地理解智能體的應用設計。

以下是正文。

【PS：贈書福利見文末】

很多人以為，構建AI產品最重要的是在GPT-4、Claude等商業模型或者開源模型之間做出選擇，其實這是一個誤區。更多成功案例和失敗案例告訴我們，大模型的能力并不能決定真正應用于生成環境的智能體應用。

即便這些智能體應用基于最先進的大模型，如果架構、集成和整體系統設計沒能針對現實應用環境的復雜性進行設計與構建，一般也不會有多好的表現。

一個架構薄弱的強大AI模型，可能會耗盡預算、浪費GPU時間和造成技術債務，甚至其性能還不如一個基于堅實架構基礎構建的能力較弱的模型。

所以想要構建一個高效可用的智能體應用，不但要了解智能體應用的常見架構類型，還要了解他們的架構與設計模式。

這篇文章，將揭秘智能體應用的兩大核心架構類型單智能體和多智能體，介紹如何考量工作流設計、自主性與協調性。也將提及構建兩種智能體應用的9種常用設計模式、實際案例和決策框架，幫助大家具體應用時選擇合適的方法。

明確系統需完成的任務

在選擇智能體應用的架構及模式之前，首先需要定義系統需要支持的端到端工作流。無論采用什么樣的實現方式，系統從接收初始輸入到產生最終輸出，必須完成哪些步驟？工作流是簡短線性的，還是步驟繁多？某些步驟能否并行運行，或者階段間存在嚴格的依賴關系？流程是否涉及多個角色、服務或數據類型？整個過程是否需要協調、重試或適應能力？

系統的工作流決定智能體采用的架構，可以幫助大家判斷單智能體設置是否足夠，抑或需要分布式的多智能體設計來實現目標。

單智能體架構Single-agent architectures

單智能體架構依賴一個智能體從頭至尾處理整個工作流，因此非常適合簡單、線性且需極少協調的工作流。該智能體負責推理（評估輸入并決定行動）、規劃（將目標分解為步驟）、執行（調用函數或API）以及與工具交互（運用模型之外的功能，如數據庫或搜索）。

單智能體流程高層示意圖

通過精心設計，單智能體架構在適當條件下也能管理更復雜的工作流。例如，透明、開源的SWE-agent通過單一控制循環，自主使用工具來修復GitHub倉庫中的問題、檢測安全漏洞并執行其他由腳本定義的工作流，無需任務委托或并行處理。

下面我們來看看單智能體架構中的一些常見模式，以及即使基礎工作流如何因正確的結構選擇而受益。

單智能體模式The single-agent pattern

其最簡形式為：單智能體系統響應觸發器，處理任務，并返回輸出。不涉及記憶、規劃或外部交互，僅包含：輸入、推理和響應。此模式適用于簡單自動化或原型驗證，并有助于在構建智能體應用時檢驗工作流和想法。

單智能體模式示意圖

開源自動化智能體bumpgen是單智能體架構的一個實例，它展示了即使是基礎自動化任務也能從精心設計的架構中獲益。該智能體監控項目中的新軟件包發布，獲取最新版本信息，并創建自動化拉取請求以完成更新。工作流直截了當：檢測、獲取、更新。無需協調或并行處理，單個智能體即可獨立處理全流程。

記憶增強智能體模式The memory-augmented agent pattern

當系統需要記住過往上下文（如先前的用戶交互、歷史數據或外部狀態）以做出更佳決策時，此模式很有用。例如，假設您正在構建一個自動提醒系統，用于向用戶發送個性化提示。

記憶增強智能體模式示意圖

一個基于cron的觸發器每日運行，智能體從向量記憶庫中查詢過往消息或操作，并利用該上下文生成個性化的提醒。這種設置使得智能體能夠基于對過去事件的認知進行響應。

工具使用智能體模式The tool-using agent pattern

假設您正在構建一個處理發票請求的客戶支持智能體。當用戶提交支持工單時，智能體需獲取賬單數據、進行格式化并返回摘要——這些步驟它無法獨自完成。它會調用計費API（Billing API）、處理響應并自動完成任務。

工具使用智能體模式示意圖

您不會希望通過硬編碼每個API交互的方式，來確保此過程在智能體內可靠運行。相反，您可以引入一個MCP（模型上下文協議）層——MCP是一種用于標準化訪問外部工具和服務的協議。MCP層代表了工具接口層，所有外部交互（主要是API）在此抽象和維護。如此一來，核心邏輯保留在智能體內部，而繁重的工作則委托給工具處理。

規劃智能體模式The planning-agent pattern

規劃智能體基于初始輸入生成一個多步驟計劃，按順序執行每個步驟，并通過理解任務依賴關系和跟蹤執行狀態來靈活調整。

規劃智能體模式的一個典型用例是SaaS產品的AI入職助手：用戶注冊后，系統必須安排歡迎郵件、設置產品引導、三天后跟進檢查，若一周后仍無互動則轉接人工支持。這些步驟并非自動完成，而是需要按正確順序進行規劃和執行。

規劃智能體模式示意圖

規劃智能體模式適用于無法一步完成、且需要一系列協調操作的任務。

反思智能體模式The reflection-agent pattern

反思智能體模式適用于那些除了執行，還需要隨時間推移不斷改進的任務。在完成某項操作后，反思智能體會存儲結果，將其與目標或指標進行比對，并據此更新策略。隨著時間的推移，這種反饋循環能使智能體愈發高效，即便沒有人工干預。

假設您構建了一個基于市場信號執行每日交易的交易助手。在每個交易日結束時，智能體會評估哪些交易表現良好、哪些不佳，以及未來如何調整策略。

反思智能體模式示意圖

當您的系統需要從既往結果中學習以提升未來性能時，此模式尤為有用。

多智能體架構Multi-agent architectures

現實生成環境的工作流程往往比較復雜。一旦你構建了最小可行產品（MVP）或用單智能體架構驗證了流程，很可能需要進一步擴展，以增加更多推理、并行性、精確性或專業化。這時，多智能體架構就派上了用場。

在多智能體架構中，多個智能體協作完成一個復雜的工作流程。每個智能體承擔特定的職責：規劃、檢索、分析或執行，并與其他智能體溝通以推動流程前進。

多智能體流程高層示意圖

微軟的開源項目TaskWeaver遵循多智能體模式：目標被分解為子任務——例如檢索文檔、總結文檔和起草輸出——并分配給各個智能體。一個中央協調器管理智能體間的協作與結果傳遞。這種設置很常見：大多數有效的多智能體系統都包含一個協調智能體，負責監督任務委派。無論它被稱為主導智能體、監督者還是管理者，這個智能體都確保工作流程保持有序。

在多智能體設置中，每個智能體通常被設計為一個單智能體系統，擁有自己的記憶、工具和決策邏輯。例如，在一個AI交易系統中，你可能擁有負責以下任務的獨立智能體：

• 獲取實時市場數據。

• 執行技術和情感分析。

• 反思過去表現以調整策略。

• 通過經紀商API執行交易。

在多智能體架構中，焦點從每個智能體做什么轉移到它們如何協作。

監督者模式The supervisor pattern

監督者模式是較常用的多智能體架構之一，其核心理念很簡單：一個智能體擔任主導。監督者智能體接收觸發指令，將任務分解為子任務，并將每個子任務委托給專用智能體，然后確保智能體以正確的順序、在正確的上下文中運行，并且輸出能夠正確回流。

這種架構的一個實際應用可能是醫院的專家預約系統。當患者發起請求時，監督者智能體控制整個工作流程：

• 首先，它通過調度器智能體檢查可用性。

• 接著，它通過記錄智能體檢索患者的醫療記錄。

• 然后，它將記錄發送給總結器智能體，以生成簡潔的概述。

• 最后，它將最終摘要轉發給負責通知專家的郵件智能體。

醫院專家預約系統的監督者模式示意圖

層級模式The hierarchical pattern

作為監督者模式的擴展，當任務過于復雜或范圍過廣，無法由單個監督者管理時，會使用層級模式。它引入了協調層：一個頂層智能體處理高層目標，并將其部分委托給中層智能體，中層智能體進一步分解工作并將任務分配給低層智能體。這種方法在職責必須跨專門團隊或領域劃分的系統中很有用。

例如，在企業文檔處理系統中，一個頂層智能體可能監督整個流程，將總結任務委托給一個中層智能體，將數據提取委托給另一個中層智能體，每個中層智能體管理自己的工作組。

層級模式示意圖

競爭模式The competitive pattern

競爭模式涉及多個智能體獨立處理同一問題，每個智能體提出自己的解決方案。一個單獨的評估器智能體審查所有提交的方案，并根據預定義的標準（如速度、準確性、創造性和成本效益）選擇最合適的方案。

當思想的多樣性或冗余機制可以帶來更好的結果時，這種方法很有用。它還增加了魯棒性：如果一個智能體失敗或表現不佳，其他智能體可能仍然成功。

競爭模式的一個典型用例是生成營銷文案：多個智能體生成不同的標題或內容片段，評估器根據A/B測試標準選擇最符合品牌指南的方案。

網絡模式The network pattern

網絡模式不存在主導智能體。每個智能體都有自己的工具，并直接與其他智能體通信以協調任務。像OpenAI Agents和Crew AI這樣的框架就是圍繞這種模型設計的。

雖然網絡模式提供了靈活性，但在實際應用中往往不切實際。沒有清晰的流程，智能體之間的通信是非結構化的，使得系統難以調試、不可靠且運行成本高。每個步驟都可能觸發額外的大語言模型（LLM）調用，增加延遲。由于這些原因，網絡模式通常不適合生產使用，除非你特別需要去中心化設置，例如在研究或模擬環境中。

網絡模式示意圖

后記：幾個建議提升智能體應用效果

理解了構建智能體系統的機構類型和模式，下一步就是選擇適合你生產環境的構建方案。為了讓你的智能體應用表現的更好，這里有幾個建議：

1、如果應用程序采用多智能體架構，可以考慮加入一個反思智能體。雖然多智能體系統受益于提高的精確性、推理能力、并行性和任務專業化，但添加反思智能體引入了一個反饋循環，使系統能夠隨著時間的推移學習和改進。這是利用AI自適應潛力的最有效方法之一。

2、如果你正在構建一個簡單的MVP或原型，可以從工具調用型智能體入手。這類智能體適用性強、實現快速，并且已經支持記憶和工具。添加一個模型上下文協議（MCP）層用于外部API訪問，就可以快速推進。

3、如果你的應用程序需要多智能體設置，監督者模式通常是最好的起點。其他多智能體模式（如網絡、層級和競爭）可能有用，但僅適用于特定場景：

• 當你希望多個智能體提出不同解決方案并比較結果時，選擇競爭模式。

• 當任務復雜且需要在子監督者下跨工作組劃分時，選擇層級模式。

下面這個參考表格，幫助幫助大家快速選擇合理的的架構。

全文完

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