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多Agent协作入门：AgentGroupChat
当然，多Agent协作还有其他的方式，就留到后续慢慢介绍给你。 AgentChat是什么鬼？ 快速入门案例 这里我们来快速实现一个案例：Reviewer & Writer，让这两个不同功能的Agent能够相互配合协作，完成一个指定的功能： （1）Reviewer 可以审核用户输入的文案并给出优化建议 Agent..."); var writerAgent = WriterAgent.Build(kernel); 定义选择策略 和 终止策略 对于多Agent协作，在AgentGroupChat中需要定义选择 小结 本文介绍了如何通过Semantic Kernel提供的AgentGroupChat来实现多Agent的协作，其中最要的部分就是定义选择轮次策略 和 终止聊天策略，相信通过这个案例你能够有个感性的认识 当然，多Agent协作还有很多其他的方式和框架实现，这就留到后面一一介绍给你，因为我也还在学。
53610编辑于 2025-08-06 12 OpenClaw 多 Agent 协作
OpenClaw多Agent协作组建龙虾军团，子Agent和多Agent玩法全解析你好，我是鱼皮。这应该是大家最期待的玩法了——搞个龙虾军团！ 改完配置后，重启网关：然后就可以愉快地跟多只小龙虾对话了~一样的，先初始化小龙虾，我这里就随便说2句了：然后你就可以给它们不同的任务，让多只小龙虾同时干活了：多个Agent共享上下文协作如果你想让多个机器人之间共享记忆 还要告诉主Agent“能够通过OpenClaw内置的工具找其他Agent干活”。需要修改主Agent的AGENTS.md，这是专门教Agent如何干活的文件，需要增加多Agent协作的说明。 需要确保mainAgent可以spawn派发任务到其他Agent，执行下列命令：在主Agent的AGENTS.md文件末尾追加这段多Agent协作说明（里面的Agent名称和职责换成你自己的）：这次，主 你可以额外给其他龙虾也进行类似的配置，让多个龙虾之间可以自由协作：能在WebUI看到派发的任务和执行过程：子Agent和多Agent的区别简单列举一下两者的核心区别：|对比项|子智能体（Sub-Agent
4300编辑于 2026-05-29- 来自专栏AI SPPECH
Multi-Agent 协作：分工、协作与冲突解决
Multi-Agent 系统通过将复杂任务分解给多个专业化 Agent，让每个 Agent 专注于其擅长的领域，通过协作完成单一 Agent 无法胜任的工作。 这种模式下，Agent 之间的区分度较低，主要通过动态任务分配来实现协作。 任务分配、结果汇报 高速数据交换 容错性 高 中等 低 消息持久化 可选 通常不持久化 不持久化 5 协作策略：串行执行、并行执行与层次化执行 5.1 协作策略概述 协作策略决定了多个 Agent 三 Agent 协作系统 8.1 系统架构 本节实现一个完整的 Planner-Coder-Reviewer 三 Agent 协作系统。 未来发展方向 Multi-Agent 系统的发展趋势包括： 自适应协作：Agent 能够根据任务特性自动调整协作策略 意图理解：更深层次的意图理解使得 Agent 协作更加自然 长期记忆：跨会话的持久化记忆使得
10910编辑于 2026-05-28 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——第 7 章：多 Agent 协作
多 Agent 协作模式通过将系统构建为由不同专门化 Agent 组成的协作集合来解决这些限制。这种方法基于任务分解原则，其中高级目标被分解为离散的子问题。 多 Agent 协作模式概述 多 Agent 协作模式涉及设计系统，其中多个独立或半独立的 Agent 协同工作以实现共同目标。 实际应用与用例 多 Agent 协作是一种适用于众多领域的强大模式： 复杂研究和分析： 一组 Agent 可以协作完成研究项目。 为什么： 多 Agent 协作模式通过创建多个协作 Agent 的系统提供了标准化解决方案。复杂问题被分解为更小的更易于管理的子问题。 结论 本章探讨了多 Agent 协作模式，展示了在系统内编排多个专门 Agent 的好处。我们研究了各种协作模型，强调该模式在跨不同领域解决复杂多方面问题中的关键作用。
4.3K11编辑于 2025-10-27 - 来自专栏AI SPPECH
MCP 与多 Agent 协作系统
Agent 协作总线、驱动分布式 Agent 系统设计以及支持 Agent 团队协作。 本文引入了 MCP Agent 协作总线、分布式 Agent 系统设计框架、MCP Agent 团队协作协议三个全新要素，旨在帮助开发者构建更加高效、智能的多 Agent 协作系统，提升 Agent 系统的协同能力和扩展性 一、背景动机与当前热点 1.1 为什么 MCP 与多 Agent 协作系统值得关注 多 Agent 协作系统是 AI 领域的重要研究方向，它涉及多个 Agent 之间的通信、协作和协调，以完成复杂的任务 1.2 当前多 Agent 协作系统的发展趋势 根据最新的 AI 趋势报告，当前多 Agent 协作系统的发展趋势包括： 标准化：Agent 之间的通信和协作需要更加标准化的协议和接口。 协作总线, 分布式 Agent 系统, 团队协作协议
47710编辑于 2026-01-10 当 AI 开始参与开发：软件研发为何会走向 Agent 协作｜从人类协作到 Agent 协作系统
Info 当执行者开始改变之后，软件研发的协作对象也在发生变化。 从人类之间的分工，到人类与 Agent 的协同执行，一种新的研发协作结构正在逐渐形成。 例如： 你定义目标与约束，Agent 在代码仓库中生成并提交实现； 当测试或运行结果出现问题时，Agent 根据反馈继续修改并再次验证。 这已经是一种新的协作方式。 这时候，协作结构可能变成： Human ↓ Agent 系统 ↓ 开发工具 换句话说： 软件研发系统中，协作的主体开始发生变化。 图 2：Agent 协作结构 从协作迁移到流程迁移 当协作结构改变之后，研发流程自然也会发生变化。 当执行者开始从人类扩展到 Agent，软件研发的协作对象也随之改变。 协作不再只是 Human ⇔ Human，而逐渐变成 Human ⇔ Agent ⇔ Agent ⇔ Tool。
11710编辑于 2026-05-18AI驱动智能渗透：双Agent协作架构在腾讯云Hackathon中的实践与成效
部署双Agent协作与真工具优先的技术方案 腾讯云安全推出Human-AI Teaming实践方案，核心含四要素： 双Agent协作架构：顾问Agent（战略层）负责攻击建议、漏洞分析、工具推荐，介入时机为任务开始 三层工具体系：知识层（按需加载SQL注入/XSS/RCE等漏洞Skill，参考Claude Skills设计）、规划层（顾问Agent轻量Prompt）、执行层（PoC Agent写Python脚本、Docker Agent调工具）。 过程：初期“多Agent+自建工具”架构复杂低效，经“开赛前夜重写”推倒重来，采用双Agent架构、Kali真环境、动态角色互换。 技术领先性与安全自动化探索 选择腾讯云的核心优势在于技术架构的确定性与创新实践： 双Agent协作与动态互换机制：通过顾问-主攻手分工、DeepSeek/MiniMax角色互换，突破单LLM思维局限
35420编辑于 2026-04-06Agent设计模式（6）：Multi-Agent模式——构建多Agent协作系统
在前面五篇文章中，我们探讨了单Agent的各种核心模式： Reactor让Agent懂感知和反应； Planner让Agent会规划； Tool-Use让Agent能调用外部工具； Memory让Agent 但现实世界的问题往往太复杂，单一Agent难以胜任。就像一个人解决不了所有问题，多个专业分工的Agent协作才是正解。 这就是今天要讲的Multi-Agent模式。 一、为什么需要多Agent？ 可扩展：新增功能只需添加新Agent 二、Agent角色设计：职责分离 Multi-Agent系统的第一步是角色定义。 模式 多Agent协作 复杂系统、专业分工 这些模式不是互斥的，而是可以组合使用。 开发框架 AutoGen：Multi-Agent框架（微软） CrewAI：Multi-Agent协作框架 Semantic Kernel：微软的Agent框架 实践项目： 代码审查Agent（本文示例
42111编辑于 2026-05-09- 来自专栏沉浸式AI
Claude Code 多 Agent 协作：Subagents 和 Agent Teams 怎么选？
机制来处理这个问题：Subagents 和 Agent Teams。 设 user 存到 ~/.claude/agent-memory/，设 project 存到 .claude/agent-memory/，跑完一次它会自己往里面写东西，下次还能看到。 Agent Teams：多个独立会话，互相通信Agent Teams 是另一个层级的东西。 适合 Agent Teams 的场景并行代码审查——三个 reviewer 同时看同一个 PR，各自盯不同维度：Create an agent team to review PR #142. 5 agent teammates to investigate different hypotheses.
3.7K10编辑于 2026-04-10 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
多Agent协作入门：并发编排模式
上一篇我们学习了Semantic Kernel中的AgentGroupChat实现群聊的效果，但其实多Agent协作编排还有一些其他的模式。 传统的单Agent系统在处理复杂多面任务的能力方面受到较多限制，因此我们会有多Agent编排协作完成任务的需求。 Semantic Kernel支持多种多Agent编排流程模式，每个模式都针对不同的协作方案而设计。这些模式作为框架的一部分提供出来，我们可以自己扩展。 并发编排模式简介 并发模式使用多个Agent并行处理同一个任务，每个Agent都可以独立处理输入，并收集并聚合结果。 编排任务时它会将任务广播到所有Agent中，并发运行多个Agent进行任务处理，最后收集每个Agent的处理结果。而这里的案例就是将用户的问题传给多个Agent并发思考并给出自己的回答。
64310编辑于 2025-08-09 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
多Agent协作入门：移交编排模式
上一篇我们学习了Semantic Kernel中的群聊编排模式，它非常适合集思广益、协作解决问题等类型任务场景。今天，我们学习新的模式：移交编排。 移交编排模式简介 在移交（也可以叫做交接）编排模式中，允许各个Agent根据上下文或用户请求相互转移控制权，每个Agent都可以通过适当的专业知识将对话“移交”给另一个Agent，确保每个Agent处理任务的某个指定部分 我们定义4个Agent： （1）分流客服Agent：负责初步分流客户问题； （2）订单状态查询Agent：负责处理客户的订单状态查询问题； （3）订单退货处理Agent：负责处理客户申请的退货请求； （ 定义4个Agent 这里我们来定义4个Agent： （1）分流客服Agent：负责初步分流客户问题； var triageAgent = new ChatCompletionAgent() { /agent-orchestration?
47411编辑于 2025-09-02 多Agent协作是趋势，但谁来管这些Agent
多Agent协作是趋势，但谁来管这些Agent一、热闹背后有个现实问题2026年刚开年，AI圈就有两件事值得注意。一件是Meta花了数十亿美元收购一家成立不到一年的AI公司。 面向管理层的可视化面板，能看到当前有多少Agent在运行、各Agent处理了多少任务、成功率和异常率是多少。让多Agent协作的状态可感知、可管理。 当多Agent协作进入企业核心流程时，安全问题会被放大。一个Agent被“投毒”诱导，可能触发连锁反应——其他Agent基于错误信息做决策，最终导致实际业务损失。 回到开头的问题：多Agent协作确实是趋势，但不能只有Agent没有“纪律”。2026年，随着更多Agent进入真实业务场景，“谁来管这些Agent”会从一个技术问题，变成一个治理问题。 而治理能力，最终决定了多Agent协作到底能走多远。
17010编辑于 2026-05-13- 来自专栏圣杰的专栏
.NET+AI | Agent | 人机协作（9）
MAF 审批 Agent 实战 一句话简介 通过 ApprovalRequiredAIFunction 为敏感工具加上人工审批环节，快速构建符合企业合规要求的 MAF 人机协作智能体。 添加审批包装 对高风险函数使用 new ApprovalRequiredAIFunction(innerFunction)，Agent 仍像普通工具一样调用，但框架会在真正执行前抛出审批请求。 3. 将这些消息回传给 Agent，直到没有新的审批请求为止。 4. 创建 Agent var agent = chatClient.CreateAIAgent( instructions: "执行转账前必须获得用户确认", name: "BankAssistant 审批循环 var thread = agent.GetNewThread(); var response = await agent.RunAsync(userRequest, thread); var
25610编辑于 2025-12-28 重构CTF安全自动化：基于双Agent协作与动态角色互换的实战解析
部署“主攻手-顾问”双Agent架构与极简真环境体系 为解决上述痛点，ChYing Agent 项目实现了从“造工具/预设流程”向“用真工具/LLM自主决策”的核心转变，构建了高度解耦的协同防御与渗透架构 ： 双Agent协作机制（核心分工）： 顾问 Agent（战略层）： 负责“想”而不负责“做”。 量化架构演进带来的系统构建与解题效能提升 基于该架构，开发者在短短7天内完成了从单Agent到双Agent并发，再到记忆系统与防误删机制引入的快速演进。 在面对初始架构豪华但极度复杂的困境时，开发者果断在开赛前夜推翻原有“多Agent+自建工具”设计，将系统化繁为简。 同时，系统规划了“按需加载知识（参考Claude Skills机制）”的演进路径——主Agent仅保留极简Prompt负责统筹，顾问Agent按需加载完整的漏洞利用知识库。
32720编辑于 2026-04-04🤖 Build Your Own 智能体编排 — 从 Agent 到多 Agent 协作
一句话：从零搭建一个支持「单Agent对话→工具调用→多Agent协作」的智能体编排框架，把"一个人干活"变成"一群人分工"。Part0·缘起：为什么需要智能体编排？ 开始，逐步演进到多Agent协作流水线。 协作多个专业Agent组成流水线角色分工+上下文传递~300行L3·编排引擎可配置DAG，支持重试和回滚有向无环图+故障恢复~500行注意：本文的Agent不是"自主意识"那种玄学概念，是一个结构化地使用 Part1·BuildYourOwn—从Agent到多Agent协作我们从最简单的"跟AI对话"开始，每步加一个概念，直到搭建出一个完整的多Agent编排框架。 ：多Agent协作│├──l3-orchestrator.ts#L3：DAG编排引擎│├──tools.ts#工具定义│├──types.ts#类型定义│└──llm.ts#LLM调用封装├──.env
16310编辑于 2026-05-23多 Agent 协作：AI 团队的崛起
这就是多Agent协作的底层逻辑：不是简单地把工作拆开，而是像真实团队一样，通过分工、制衡和协作，实现1+1>2的效果。 三、四种协作模式，一种比一种「像人类」过去两年，多Agent协作领域已经形成了四种主流的协作模式，它们代表不同级别的「团队智能」。 这三大协议构成了多Agent协作的「操作系统」——MCP管工具，ACP管进程，A2A管跨平台协作。它们的成熟，意味着Agent不再是各自为战的孤岛，而是可以像互联网节点一样互相发现、调用和协同。 其背后的技术内核正是多Agent协作——通过AIAgent流程编排引擎、统一智能体协作平台与端-边-云协同推理架构，实现20余个异构系统的无缝集成。 而2026年，真正的分水岭变成了——谁能让一群Agent像团队一样协作。多Agent协作不是锦上添花的技术亮点，而是AI从「工具」走向「生产力主体」的必经之路。
95310编辑于 2026-04-24- 来自专栏AI技术体系搭建过程
多Agent编排时代 · OpenAI × Anthropic 跨生态协作
底层通过本地RPC代理实现异步多Agent编排，数据不出本机，支持后台多线程并发。 促销活动超卖事故已经发生，他决定用这个场景，当场演示给团队看：多Agent协作如何比单AI更可靠。 这是整个协作流程的全貌：最终结果：这一套下来，发现了ClaudeCode自己没发现的2个运行时缺陷+1个架构级风险，并发完成了死锁路径分析，全程没有离开ClaudeCode界面，没有复制粘贴，没有浏览器切换 （L2）2026年：多Agent编排时代，协作制衡（L3）——我们正在进入每一次转折，都有人说"够用了，不需要变"。 它的意义不是功能，而是一个证明：多Agent协作，今天就可以落地，不需要等待，不需要改造，就是一条命令的事。""你现在用的是哪一代AI工程？这是接下来三年，决定团队天花板的那个问题。"
88542编辑于 2026-04-02 Claude Code Agent Teams：多 Agent 协作的生命周期与实现机制
多 Agent 协作不是简单的”同时启动几个模型”。 它不是单一功能，而是一套贯穿多 Agent 协作完整生命周期的机制： • 团队容器（Team）——划定协作边界，建立成员归属 • 成员身份（Teammate）——区别于普通 subagent 的长期运行实体 这让多个 Agent 能像一个团队一样持续协作。 可以启动多个 agent”，会漏掉最重要的部分：这些 agent 为什么能像一个团队一样持续协作。 从时序看，一次典型的协作流程如下： 6. 总结 Agent Teams 把多 Agent 协作从"启动几个模型"升级为一套完整的团队生命周期。回顾整条链路： 1.
33110编辑于 2026-05-20AI Agent 觉醒时刻：从单点工具到多Agent协作系统的范式革命
AIAgent觉醒时刻：从单点工具到多Agent协作系统的范式革命大家好，我是摘星。今天我们来聊聊一个正在悄然改变AI行业格局的话题——AIAgent的进化。 协作框架单个Agent的能力是有限的。 协作模式有两种：1.层级式（Hierarchical）一个主Agent负责分解任务和协调，多个子Agent负责执行具体子任务。 之间通过消息传递直接协作。 适合去中心化、动态协作的场景。
29510编辑于 2026-04-28多 Agent 协作：如何终结智能体的“死循环”？
我们已经从单 Agent（Single Agent）的“大力出奇迹”时代，正式步入了多 Agent（Multi-Agent Systems, MAS）协作的“精耕细作”时代。 对于习惯了强类型、高并发且追求确定性的 Go 开发者来说，多 Agent 系统中的非确定性协作往往是最大的挑战。 在生产环境中，我们需要将 Agent 的协作从“自由社交”重构成“确定性工作流”。 基于有限状态机（FSM）的设计思想，我们可以给 Agent 的交互划定严格的边界。 如果输出不符合规范，由框架层（而非协作 Agent）进行拦截和重试，避免因为理解偏差导致的无效沟通。 写在最后 多 Agent 协作系统中的死循环问题，本质上是分布式智能系统在缺乏中心调度时的自发性混乱。
15510编辑于 2026-05-08
腾讯云开发者
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