多智能体运行模式
多智能体运行模式
本文档总结了当前主流的多智能体运行模式，包括Rewoo、Plan and Execute、DeepResearch等架构模式。
Rewoo
Rewoo是一种基于LangGraph的多智能体协作模式，通过工作流编排实现复杂任务的分解和执行。
核心特点:
- 工作流驱动的任务分解
- 智能体间的协作编排
- 状态管理和数据流转
- 可配置的工作流节点
工作流程:
- Workflow Definition: 定义工作流
- 设计任务流程
- 配置智能体角色
- 设置执行规则
- Task Execution: 执行任务
- 按流程执行节点
- 智能体协作处理
- 状态传递和同步
- Result Aggregation: 结果聚合
- 收集执行结果
- 整合输出数据
- 完成工作流
架构设计:
- Workflow Orchestrator: 工作流编排器
- Agent Nodes: 智能体节点
- State Manager: 状态管理器
- Data Pipeline: 数据管道
适用场景:
- 业务流程自动化
- 数据处理流水线
- 多步骤任务编排
- 企业级应用集成
相关资源:
Plan and Execute
Plan and Execute是一种基于规划-执行-重规划循环的多智能体协作模式，通过迭代优化实现复杂任务的分解和执行。
核心特点:
- 规划驱动的任务分解
- 迭代式执行和优化
- 动态重规划机制
- 搜索与推理结合
工作流程:
- Plan: 制定执行计划
- 分析任务需求
- 生成结构化计划
- 定义执行步骤
- Search: 执行搜索任务
- 并行执行多个搜索
- 收集相关信息
- 验证计划可行性
- Replan: 根据结果重新规划
- 评估执行结果
- 调整计划策略
- 优化后续步骤
架构设计:
- Planner Agent: 负责制定和调整执行计划
- Executor Agents: 执行具体的搜索和任务
- Reflection Loop: 通过反思机制优化决策
- State Management: 维护执行状态和上下文
适用场景:
- 需要动态调整的复杂任务
- 信息收集和分析工作
- 多步骤推理任务
- 需要迭代优化的研究项目
相关资源:
DeepResearch
DeepResearch专注于深度研究任务的多智能体协作，支持复杂的推理和研究流程。
核心特点:
- 深度推理和思考
- 多步骤研究流程
- 知识整合和验证
- 并行研究协作
工作流程:
- Research Planning: 制定研究计划
- 分析研究主题
- 设计研究策略
- 分配研究任务
- Parallel Research: 并行执行研究
- 多智能体协作
- 独立研究子主题
- 实时信息共享
- Knowledge Synthesis: 知识整合
- 汇总研究结果
- 验证信息准确性
- 生成综合报告
架构设计:
- Supervisor Agent: 管理整体研究流程
- Researcher Agents: 执行具体研究任务
- Compression Agent: 压缩和整合信息
- Report Generator: 生成最终报告
适用场景:
- 学术研究和论文写作
- 市场调研和分析
- 技术深度研究
- 综合性报告生成
相关资源:
模式对比
| 模式 | 适用场景 | 复杂度 | 协作方式 | 执行方式 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Rewoo | 工作流任务、业务流程 | 中等 | 流程编排 | 顺序执行 | 结构清晰、易于配置 | 灵活性有限 |
| Plan & Execute | 规划执行、动态任务 | 中等 | 计划驱动 | 迭代优化 | 适应性强、动态调整 | 执行时间较长 |
| DeepResearch | 深度研究、学术分析 | 高 | 推理协作 | 并行研究 | 深度分析、质量高 | 资源消耗大 |
总结
三种多智能体运行模式各有特色，适用于不同的应用场景：
- Rewoo 适合需要严格流程控制和可预测执行路径的场景，如企业级业务流程自动化
- Plan and Execute 适合需要动态调整和迭代优化的复杂任务，如信息收集和分析工作
- DeepResearch 适合需要深度思考和高质量输出的研究任务，如学术研究和专业分析
选择合适的多智能体模式时，应考虑任务复杂度、时间要求、资源限制和输出质量要求等因素。