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# 多代理协作
<a name="multi-agent-collaboration"></a>

多代理协作是指一种模式，在这种模式中，多个自主代理通过协商解决复杂的任务，每个代理都有不同的角色、专业或目标。这些代理人可以独立运作，也可以通过共享信息、划分责任和集体推理来实现目标，从而与其他代理人一起行动。

这种模式不同于工作流代理，后者在结构化流程中集中协调任务并将其委派给下属代理。相比之下，多主体协作通过实现适应性、平行性和认知分裂来强调 peer-to-peer紧急协调。下表比较了多代理与工作流代理的协作：


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| **功能** | **工作流程代理** | **目的** | 
| --- |--- |--- |
| 控件 | 集中式协调员 | 去中心化、分布式或基于角色的 Peer 节点 | 
| 相互作用 | 一个代理委托并跟踪执行情况 | 多个代理进行协商、共享和调整 | 
| 设计 | 预定义的任务顺序 | 快速、灵活的任务分配 | 
| 协调 | 程序编排 | 合作或竞争互动 | 
| 使用案例 | 企业流程自动化 | 复杂的推理、探索和应急策略 | 

架构

下图显示了多代理协作：

![\[多代理协作。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/images/multi-agent-collaboration.png)


## 说明
<a name="description-multi-agent-collaboration"></a>

1. 启动任务
   + 用户或系统发出高级目标或问题。
   + “经理” 代理或启动上下文定义了目标。

1. 分配或发现角色
   + 代理人自行分配（符号逻辑或推理）或被委托（事件经纪人）到其他角色，例如策划者、研究员、执行者、批评者或解释者。

1. 与其他代理沟通
   + 代理通过共享内存、消息队列或提示链进行通信。
   + 他们可能会互相辩论、询问或提出子任务。

1. 使用专门的推理
   + 每个代理都使用自己的模型或域逻辑来解决自己的问题部分。
   + 代理可以 LLMs 与角色特定的提示和内存一起使用。

1. 协调产出或目标
   + 代理人将贡献综合成最终答案、计划或行动。
   + （可选）监督代理可以验证或汇总合成后的输出。

## 功能
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+ 具有特殊角色或技能的同行级代理
+ 通过沟通或谈判出现的紧急行为
+ 并行处理复杂或多方面的问题
+ 支持深思熟虑、自我纠正和反思性迭代
+ 为社交动态、科学合作或企业团队角色建模

## 常见使用案例
<a name="common-use-cases-multi-agent-collaboration"></a>
+ 自主研究团队（搜索代理、摘要器和验证者）
+ 软件开发（规划员、编码员和测试员）
+ 业务场景建模（财务、策略和合规）
+ 谈判、竞标或多方推理
+ 多模式任务（图像、文本和逻辑）

## 实施指导
<a name="implementation-guidance-multi-agent-collaboration"></a>

您可以使用以下工具和 AWS 服务以下工具构建多代理系统：


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| **组件** | **AWS 服务** | **目的** | 
| --- |--- |--- |
| 代理托管 | 亚马逊 Bedrock、亚马逊 SageMaker、 AWS Lambda | 托管个人 LLM 驱动的代理 | 
| 通信层 | 亚马逊 SQS、亚马逊、 EventBridge AWS AppFabric | 代理之间的消息传递和协调 | 
| 共享内存 | 亚马逊 DynamoDB、亚马逊 S3 或 OpenSearch | 多代理存储器或黑板系统 | 
| 编排层 | AWS Step Functions， AWS Lambda 管道 | 启动、超时、回退和重试逻辑 | 
| 代理识别 | 亚马逊 Bedrock 代理（角色定义）和 AWS AppConfig 亚马逊 Bedrock converse API（亚马逊 Bedrock 以外的代理） | 基于角色的工具或代理调用和边界强制执行 | 
| 紧急互动 | Amazon EventBridge 渠道或代理注册表 | 启用动态任务路由或升级 | 

## Summary
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多代理协作将问题解决任务分配给模块化、角色驱动的代理。与工作流程协调不同，协作模式使用的是反映人类解决问题的新兴智能、弹性和可扩展性。对于开放式领域、创造性任务、多模态推理和受益于不同视角的环境来说，它尤其有价值。

## 结论
<a name="conclusion-agent-patterns"></a>

前面讨论的模式说明了在现实世界中实现代理人工智能的基本方法。从基本推理到记忆增强智能，每种模式都针对基于自主性、异步性和代理性的感知、认知和行动进行了独特的配置。

这些模式共享用于构建智能、以目标为导向的系统的词汇和技术蓝图。无论模式是嵌入在用户界面中，还是通过云服务进行编排，还是跨代理团队进行协调，每种模式都具有适应性和模块化性。

## 外卖
<a name="takeaways-agent-patterns"></a>
+ **代理模式是可组合的** — 大多数现实世界中的代理会混合两种或更多模式（例如，具有基于工具的推理和记忆的语音代理）。
+ **代理设计是基于情境的** — 根据交互表面、任务复杂性、延迟容限和特定领域的限制来选择模式。
+ **AWS****原生实现是可以实现的** — 借助 Amazon Bedrock SageMaker AWS Lambda、、 AWS Step Functions、、和事件驱动架构，每种代理模式都可以大规模交付。