第三部分：多智能体系统设计
第9期 多智能体系统设计：协作式智能体架构与实现
多智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS)是由多个相互交互的智能体组成的计算系统，这些智能体能够协同工作以解决复杂问题。与单一智能体相比，多智能体系统通过分工合作、知识共享和专业互补，可以完成更复杂的任务。本文将详细介绍多智能体系统的设计原则、架构模式和实现方法。
多智能体系统的基本概念
智能体(Agent)：能够感知环境、做出决策并执行动作的实体。在AI领域，智能体通常基于LLM构建，具有自然语言交互能力。
多智能体系统：由多个智能体组成，智能体之间通过通信、协作、竞争等方式交互，共同完成任务。
关键特性：
- 自主性：每个智能体可以独立决策和行动
- 社会性：智能体之间能够交互和协作
- 分布性：系统功能分布在多个智能体上
- 适应性：系统能够适应环境变化
- 鲁棒性：单点故障不会导致整个系统崩溃
多智能体系统的优势
- 任务分解：复杂任务可以分解为多个子任务，由不同智能体并行处理
- 专业分工：每个智能体可以专注于特定领域或任务类型
- 知识互补：不同智能体可以拥有不同的知识库和技能
- 容错性：单个智能体故障不影响整体系统运行
- 并行效率：任务可以并行处理，提高系统吞吐量
- 可扩展性：可以方便地添加新智能体扩展系统功能
多智能体系统的架构模式
1. 协作式架构
智能体之间通过合作完成共同目标，信息共享程度高。
特点：
- 共享全局目标
- 信息充分共享
- 协调机制完善
- 适用于需要高度协作的任务
应用场景：
2. 协调式架构