多 Agent 系统指南 #

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目录 #

  1. 简介
  2. 多 Agent 系统概述
  3. 核心架构模式
  4. Supervisor 模式详解
  5. Swarm 模式详解
  6. 并行执行与状态管理
  7. 工具与协作机制
  8. 实际应用案例
  9. 最佳实践与优化
  10. 故障排除指南

简介 #

LangGraphGo 是一个强大的多 Agent 系统框架，专为构建复杂的分布式智能体协作而设计。它继承了 Python LangGraph 的核心理念，同时针对 Go 语言的特点进行了优化，提供了完整的多 Agent 编排解决方案。

核心优势 #

多 Agent 系统概述 #

为什么需要多 Agent 系统？ #

单体 Agent 在面对复杂任务时往往力不从心。通过将任务分解，让多个专注于特定领域的 Agent 协作，我们可以构建出更强大、更稳定的系统。

多 Agent 系统的核心特征 #

graph TB
subgraph "多 Agent 系统架构"
User[用户输入] --> Router[路由决策]
Router --> Agent1[Agent 1<br/>研究员]
Router --> Agent2[Agent 2<br/>程序员]
Router --> Agent3[Agent 3<br/>测试员]
Agent1 --> Coordinator[协调器]
Agent2 --> Coordinator
Agent3 --> Coordinator
Coordinator --> Result[最终结果]
Agent1 -.->|协作| Agent2
Agent2 -.->|协作| Agent3
Agent3 -.->|协作| Agent1
end

图表来源

核心架构模式 #

LangGraphGo 支持两种主要的多 Agent 编排模式：

1. Supervisor 模式（监督者模式） #

这是最经典的多 Agent 组织形式。一个中央的 “Supervisor” Agent 充当项目经理，它接收用户请求，将任务分解并分配给下属的 “Worker” Agent。

2. Swarm 模式（蜂群模式） #

这是一种去中心化的编排方式。每个 Agent 都可以根据需要将任务移交给其他 Agent，类似于微服务架构或人类的社交网络。

3. 并行执行模式 #

支持多个 Agent 同时执行，通过智能的状态合并机制确保数据一致性。

Supervisor 模式详解 #

背景与功能 #

Supervisor 模式是最经典的多 Agent 组织形式。一个中央的 “Supervisor” Agent 充当项目经理，它接收用户请求，将任务分解并分配给下属的 “Worker” Agent。

实现原理 #

sequenceDiagram
participant User as 用户
participant Supervisor as 监督者
participant Worker1 as 研究员
participant Worker2 as 编程员
participant Worker3 as 测试员
User->>Supervisor : 提交需求
Supervisor->>Supervisor : 分析任务类型
Supervisor->>Worker1 : 分配研究任务
Worker1->>Worker1 : 执行研究
Worker1->>Supervisor : 返回研究结果
Supervisor->>Worker2 : 分配编程任务
Worker2->>Worker2 : 执行编码
Worker2->>Supervisor : 返回代码结果
Supervisor->>Worker3 : 分配测试任务
Worker3->>Worker3 : 执行测试
Worker3->>Supervisor : 返回测试结果
Supervisor->>User : 提交完整方案

图表来源

关键组件 #

1. 监督者节点 #

监督者节点负责分析用户请求并决定下一步行动：

// 监督者节点的核心逻辑
workflow.AddNode("supervisor", func(ctx context.Context, state interface{}) (interface{}, error) {
    // 解析当前状态
    mState := state.(map[string]interface{})
    messages := mState["messages"].([]llms.MessageContent)
    
    // 定义路由工具
    routeTool := llms.Tool{
        Type: "function",
        Function: &llms.FunctionDefinition{
            Name:        "route",
            Description: "Select the next role.",
            Parameters: map[string]interface{}{
                "type": "object",
                "properties": map[string]interface{}{
                    "next": map[string]interface{}{
                        "type": "string",
                        "enum": options, // 包含所有 Worker 和 FINISH
                    },
                },
                "required": []string{"next"},
            },
        },
    }
    
    // 调用模型获取下一步
    resp, err := model.GenerateContent(ctx, inputMessages, 
        llms.WithTools([]llms.Tool{routeTool}),
        llms.WithToolChoice("auto"),
    )
    
    // 解析选择并返回
    return map[string]interface{}{
        "next": args.Next, // 下一步执行的 Agent 名称
    }, nil
})

2. Worker 节点 #

Worker 节点专注于特定领域的工作：

// Worker 节点示例
workflow.AddNode("researcher", func(ctx context.Context, state interface{}) (interface{}, error) {
    // 执行研究任务
    result, err := performResearch(state)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    
    // 返回结果
    return map[string]interface{}{
        "research_results": result,
        "status": "completed",
    }, nil
})

3. 边缘路由 #

监督者模式使用条件边来决定流向：

// 监督者到 Worker 的条件边
workflow.AddConditionalEdge("supervisor", func(ctx context.Context, state interface{}) string {
    mState := state.(map[string]interface{})
    next, ok := mState["next"].(string)
    if !ok {
        return graph.END
    }
    if next == "FINISH" {
        return graph.END
    }
    return next // 返回下一个要执行的 Worker
})

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Swarm 模式详解 #

背景与功能 #

Swarm 模式（受 OpenAI Swarm 框架启发）是一种去中心化的多 Agent 编排方法。Unlike the Supervisor pattern where a central agent routes tasks, Swarm allows agents to hand off execution directly to one another。

实现原理 #

flowchart TD
Start([开始]) --> Researcher[研究员]
Researcher --> Decision{需要写作?}
Decision --> |是| Handoff[手交工具]
Decision --> |否| End1[结束]
Handoff --> Writer[作家]
Writer --> Decision2{需要更多信息?}
Decision2 --> |是| Handoff2[手交工具]
Decision2 --> |否| End2[结束]
Handoff2 --> Researcher2[研究员]
Researcher2 --> Writer2[作家]
Writer2 --> Final[最终报告]

图表来源

关键机制 #

1. 手交工具（Handoff Tool） #

Swarm 模式的核心是手交机制：

// 手交工具定义
var HandoffTool = llms.Tool{
    Type: "function",
    Function: &llms.FunctionDefinition{
        Name:        "handoff",
        Description: "Hand off control to another agent.",
        Parameters: map[string]interface{}{
            "type": "object",
            "properties": map[string]interface{}{
                "to": map[string]interface{}{
                    "type": "string",
                    "enum": []string{"Researcher", "Writer"},
                },
            },
            "required": []string{"to"},
        },
    },
}

2. 路由逻辑 #

Swarm 使用状态中的 next 字段进行路由：

// 路由函数
router := func(ctx context.Context, state interface{}) string {
    mState := state.(map[string]interface{})
    next, ok := mState["next"].(string)
    if !ok || next == "" || next == "END" {
        return graph.END
    }
    return next
}

// 条件边
workflow.AddConditionalEdge("Researcher", router)
workflow.AddConditionalEdge("Writer", router)

3. Agent 交互 #

每个 Agent 都可以调用手交工具：

// 研究员 Agent 的手交逻辑
if len(choice.ToolCalls) > 0 {
    tc := choice.ToolCalls[0]
    if tc.FunctionCall.Name == "handoff" {
        var args struct {
            To string `json:"to"`
        }
        json.Unmarshal([]byte(tc.FunctionCall.Arguments), &args)
        
        return map[string]interface{}{
            "messages": []llms.MessageContent{
                {
                    Role:  llms.ChatMessageTypeAI,
                    Parts: []llms.ContentPart{tc},
                },
                {
                    Role: llms.ChatMessageTypeTool,
                    Parts: []llms.ContentPart{
                        llms.ToolCallResponse{
                            ToolCallID: tc.ID,
                            Name:       "handoff",
                            Content:    fmt.Sprintf("Handing off to %s", args.To),
                        },
                    },
                },
            },
            "next": args.To, // 设置下一个执行的 Agent
        }, nil
    }
}

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并行执行与状态管理 #

并行执行机制 #

LangGraphGo 支持节点的并发执行，这对于多 Agent 系统至关重要：

graph LR
Start([开始]) --> Branch1[分支 1<br/>Agent A]
Start --> Branch2[分支 2<br/>Agent B]
Start --> Branch3[分支 3<br/>Agent C]
Branch1 --> Merge[聚合器]
Branch2 --> Merge
Branch3 --> Merge
Merge --> End([结束])

图表来源

状态 Schema 管理 #

LangGraphGo 提供了灵活的状态管理机制：

// 定义状态 Schema
schema := graph.NewMapSchema()
schema.RegisterReducer("results", graph.AppendReducer) // 列表追加
schema.RegisterReducer("count", SumReducer)           // 数字累加
schema.RegisterReducer("status", graph.OverwriteReducer) // 覆盖更新

// 设置 Schema
g.SetSchema(schema)

自定义 Reducer #

// 自定义求和 Reducer
func SumReducer(current, new interface{}) (interface{}, error) {
    if current == nil {
        return new, nil
    }
    c, ok1 := current.(int)
    n, ok2 := new.(int)
    if !ok1 || !ok2 {
        return nil, fmt.Errorf("expected int, got %T and %T", current, new)
    }
    return c + n, nil
}

章节来源

工具与协作机制 #

工具执行系统 #

多 Agent 系统需要强大的工具支持：

classDiagram
class ToolExecutor {
+Execute(ctx, invocation) string
+ExecuteMany(ctx, invocations) []string
+ToolNode(ctx, state) interface
}
class ToolInvocation {
+Tool string
+ToolInput string
}
class TaskTool {
+Handler SubAgentHandler
+Name() string
+Description() string
+Call(ctx, input) string
}
ToolExecutor --> ToolInvocation : 使用
TaskTool --|> ToolExecutor : 实现

图表来源

搜索工具集成 #

// Tavily 搜索工具
tavilyTool, err := tool.NewTavilySearch("", tool.WithTavilySearchDepth("advanced"))

// 创建 ReAct Agent
agent, err := prebuilt.CreateReactAgent(llm, []tools.Tool{tavilyTool})

条件边与动态路由 #

多 Agent 系统中的智能路由：

// 基于工具调用的路由
workflow.AddConditionalEdge("agent", func(ctx context.Context, state interface{}) string {
    mState := state.(map[string]interface{})
    messages := mState["messages"].([]llms.MessageContent)
    lastMsg := messages[len(messages)-1]
    
    hasToolCalls := false
    for _, part := range lastMsg.Parts {
        if _, ok := part.(llms.ToolCall); ok {
            hasToolCalls = true
            break
        }
    }
    
    if hasToolCalls {
        return "tools" // 跳转到工具执行
    }
    return graph.END // 结束
})

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实际应用案例 #

深度研究系统 #

Open Deep Research 展示了复杂的多 Agent 研究系统：

graph TB
subgraph "深度研究系统架构"
User[用户查询] --> Supervisor[研究主管]
Supervisor --> ResearchTeam[研究团队]
Supervisor --> CodingTeam[编码团队]
Supervisor --> TopSupervisor[顶级主管]
ResearchTeam --> Researcher1[研究员 1]
ResearchTeam --> Researcher2[研究员 2]
ResearchTeam --> Researcher3[研究员 3]
CodingTeam --> Coder1[程序员 1]
CodingTeam --> Coder2[程序员 2]
Researcher1 --> Researcher2
Researcher2 --> Researcher3
Researcher3 --> Researcher1
Coder1 --> Coder2
Coder2 --> Coder1
Researcher1 --> Supervisor
Researcher2 --> Supervisor
Researcher3 --> Supervisor
Coder1 --> Supervisor
Coder2 --> Supervisor
Supervisor --> TopSupervisor
TopSupervisor --> User[最终报告]
end

图表来源

深度 Agent 系统 #

展示了具有文件系统访问能力的深度 Agent：

// 创建深度 Agent
deepAgent, err := agent.CreateDeepAgent(model,
    agent.WithRootDir("./workspace"),
    agent.WithSystemPrompt("You are a capable assistant with filesystem access."),
    agent.WithSubAgentHandler(subAgentHandler),
)

RAG 管道 #

结合多 Agent 和 RAG 技术的复杂系统：

flowchart LR
Query[查询] --> Classifier[查询分类器]
Classifier --> Retriever[文档检索]
Retriever --> Reranker[文档重排序]
Reranker --> Score{相关性评分}
Score --> |高| Generator[答案生成器]
Score --> |低| Fallback[备用搜索]
Fallback --> Generator
Generator --> Formatter[格式化器]
Formatter --> Response[最终响应]

图表来源

章节来源

最佳实践与优化 #

1. 状态设计原则 #

2. 错误处理策略 #

// 重试策略配置
retryPolicy := &graph.RetryPolicy{
    MaxRetries:      3,
    BackoffStrategy: graph.ExponentialBackoff,
    RetryableErrors: []string{"timeout", "rate_limit"},
}

// 应用重试策略
workflow.SetRetryPolicy(retryPolicy)

3. 性能优化 #

4. 监控与调试 #

// 添加监听器
workflow.AddListener(func(ctx context.Context, event graph.Event) error {
    log.Printf("Event: %s, Node: %s, Duration: %v", 
        event.Type, event.NodeName, event.Duration)
    return nil
})

5. 安全考虑 #

故障排除指南 #

常见问题与解决方案 #

1. Agent 卡死问题 #

症状：Agent 执行卡在某个节点不动 原因：可能是死锁或无限循环 解决：

2. 状态不一致 #

症状：不同 Agent 看到的状态不一致 原因：状态合并策略不当 解决：

3. 性能瓶颈 #

症状：系统响应缓慢 原因：串行执行过多或资源竞争 解决：

4. 工具调用失败 #

症状：工具执行失败或超时 原因：网络问题或工具配置错误 解决：

调试技巧 #

  1. 启用详细日志：设置适当的日志级别
  2. 使用可视化工具：导出图形进行分析
  3. 状态快照：定期保存状态以便回溯
  4. 单元测试：为每个 Agent 编写独立测试

监控指标 #

结论 #

LangGraphGo 为构建复杂的多 Agent 系统提供了强大而灵活的框架。通过 Supervisor 和 Swarm 两种编排模式，配合强大的并行执行能力和状态管理系统，开发者可以构建出既高效又可靠的多 Agent 应用。

关键要点：

随着人工智能技术的发展，多 Agent 系统将在更多领域发挥重要作用，从智能客服到自动化研发，从内容创作到数据分析，LangGraphGo 都能为这些应用场景提供坚实的技术基础。