多智能体系统概述
多智能体系统（Multi-Agent Systems）通过多个AI Agent协作解决复杂问题，每个Agent承担不同角色，通过通信协调完成任务。
核心框架对比
- AutoGen：微软开源，对话驱动，适合复杂工作流
- CrewAI：角色扮演导向，任务分配清晰
- MetaGPT：模拟软件公司组织架构
- LangGraph：LangChain生态，状态机驱动
协作模式设计
多智能体协作常见模式：
- 层级模式：Manager Agent分配任务给Worker Agent
- 平等协商：多个Agent讨论达成共识
- 流水线：Agent按顺序处理，输出作为下一个输入
- 竞争机制：多个Agent提出方案，择优选择
通信与协调机制
有效的Agent通信需要定义消息格式、对话协议、冲突解决策略。共享内存和消息队列是常用实现方式。
实战案例：自动化软件开发
使用MetaGPT模拟软件公司，产品经理、架构师、工程师、测试人员协作完成项目开发。