想象一下，有一个问题非常复杂，任何个人或大型单体程序都无法高效解决。现在，想象一下，有一支由高度专业化的专家组成的团队，他们每个人都拥有独特的技能，能够流畅地协作、沟通意图，并共同应对这一挑战。这是人工智能中多智能体系统 (MAS) 的本质。MAS 代表着一种强大的范式转变，即从单一、全方位的 AI 解决方案转变为由智能体组成的去中心化协作网络，这些智能体共同工作。
多智能体系统由多个自主的交互式计算实体（称为智能体）组成，这些智能体位于共享环境中。这些智能体通过协作、协调，有时甚至通过竞争来实现个人或集体目标。与采用集中控制的传统应用不同，MAS 通常采用分布式控制和决策。MAS 的这种集体行为增强了其准确性、适应性和可伸缩性的潜力，使其能够处理可能涉及数百甚至数千个智能体的大规模复杂任务。
多智能体系统与单智能体系统的根本区别在于解决问题的方法和互动范围。
单智能体系统的特点是，单个自主实体在其环境中独立工作，以实现特定目标，而无需与其他智能体直接互动。想象一下，一个独立运行的国际象棋 AI，它会分析棋盘并根据预定义的规则或学习到的策略做出决策。对于外部互动极少且集中控制高效的明确定义的问题，此类系统表现出色，例如推荐引擎或欺诈检测。它们通常更易于开发，维护成本更低，结果可预测。
相比之下，多智能体系统的特点是共享环境中存在多个智能体。这些智能体在努力实现个人或集体目标的过程中，经常会进行协作、竞争或谈判。它们就像一个高效的团队，每个智能体负责解决问题的一部分，并与其他智能体沟通以实现共同目标。分布式工作负载和专业化角色使 MAS 能够处理单个智能体无法应对的复杂、动态或大规模挑战。由于需要稳健的通信和协调协议，MAS 的设计更为复杂，但它们具有出色的灵活性、稳健性和可伸缩性。
多智能体系统通过在各个智能体之间分配任务和通信，让每个智能体在共享环境中协同工作，以实现目标。此过程通常包括：
这种团队合作使多智能体系统能够适应并解决复杂问题。
多智能体系统包含三个基本要素：智能体、环境和互动机制。
这些是系统内活跃的决策实体。每个智能体都具有一定程度的自主性，这意味着它可以独立工作、感知本地环境，并根据其目标和可用信息做出选择。智能体可以是软件程序、聊天机器人、实体机器人、无人机、传感器，甚至是人类。它们是具有特定角色和功能的独立实体。
这是智能体工作、感知和互动的共享空间。环境可以是虚拟的，例如模拟世界或网络，也可以是物理的，例如机器人智能体的工厂车间。它提供资源、施加限制，并充当间接沟通的媒介。
为了协同工作，智能体需要相互通信。通信协议是它们交换信息的规则。其中包括消息的格式（例如使用 JSON 或 XML）以及消息的发送方式（例如使用 HTTP 或 MQTT）。智能体通信语言 (ACL)，例如 FIPA ACL 和 KQML，为智能体互动和共享详细信息提供了一种标准方式。
在需要协作、适应性和弹性的各个领域，多智能体系统都能发挥重要作用，帮助解决复杂问题。
MAS 擅长将复杂的流程分解为更小、更易于管理的任务，并将这些任务分配给专门化智能体，然后协调这些智能体的执行。
智能体的分布式特性和自主性使多智能体系统即使在不断变化的环境中也能很好地工作。
MAS 是模拟复杂系统中互动和理解涌现行为的强大工具。
与单智能体系统或传统系统相比，多智能体系统具有许多潜在优势：
更好地解决问题
MAS 可以让许多专业智能体协同工作，从而解决更棘手的问题。每个智能体都有独特的技能和视角。
可扩缩
您可以向 MAS 添加更多智能体，而不会降低其速度。这有助于高效处理更多工作和更大量的数据。就像用乐高积木搭建一样，您可以添加更多积木，而不会破坏整体结构。
强大且可靠
如果一个智能体停止工作，系统会继续运行，因为其他智能体会接管。这使得 MAS 非常可靠，尤其是在重要情况下。
灵活且适应性强
MAS 可以根据新信息或意外问题改变工作方式，而无需不断的人工帮助。可以调整智能体以满足新需求。
更快、更高效
通过让多个智能体同时处理问题的不同部分，MAS 可以更快地解决问题，并更好地利用计算资源。
完美搭配，打造更智能的体验
智能体可以分享所学知识，改进方法，并以团队的形式更好地解决问题。这种团队学习对于需要不断变化和改进的 AI 系统非常有帮助。
虽然多智能体系统很有用，但也可能带来一些潜在的挑战：
为了帮助开发者构建和管理多智能体系统，一些框架提供了用于设计、协调和部署自主智能体的工具。以下是一些热门选项
框架名称 | 框架概览 | 使用场景示例 |
JADE（Java 智能体开发框架） | 用于构建遵循 FIPA 标准的智能体系统的 Java 程序。虽然它是理解 LLM 时代之前 MAS 核心概念的基础，但在现代生成式 AI 应用中并不常见。 |
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Mesa (Python) | 一个用于基于智能体的建模和模拟的 Python 库。它擅长对复杂系统进行建模，主要目标是了解网格或网络中许多简单智能体的涌现行为。 |
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Ray (Python) | 用于扩缩 AI 和 Python 应用的开源统一计算框架。在 MAS 中，Ray 对于在集群中分配许多智能体的工作负载至关重要，可实现大规模并行训练或实时推理。 |
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AutoGen (Microsoft) | 一个开源框架，用于构建包含多个“可对话”LLM 智能体的应用，这些智能体可以相互对话来完成任务。它擅长自动执行涉及代码生成、执行和人工反馈的复杂工作流。 |
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CrewAI | 该框架旨在编排角色扮演的自主 AI 智能体。它简化了协作式智能体团队（例如“研究员”“作家”和“编辑”）的创建，这些智能体团队可以协同工作以实现共同目标，通常会与 LangChain 集成。 |
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LangGraph | LangChain 的扩展程序，可让您使用“图表”结构构建智能体系统。它非常适合创建循环和有状态的工作流，在这些工作流中，智能体可以循环、自我更正并根据流程的当前状态做出决策，从而实现比简单链更复杂、更强大的互动。 |
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LangChain | 一个基础的开源框架，用于构建由 LLM 提供支持的应用。它提供了一个庞大的集成和组件生态系统，可用于创建情境感知应用，从简单的检索增强生成 (RAG) 流水线，到作为构建在 CrewAI 和 LangGraph 等更高级框架中使用的各个智能体的核心工具包，应有尽有。 |
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LlamaIndex | 一个开源数据框架，用于将 LLM 连接到自定义数据源。虽然它提供智能体功能，但其核心优势在于构建强大的 RAG 应用。其智能体通常专门用于复杂的数据查询和合成任务。 |
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框架名称
框架概览
使用场景示例
JADE（Java 智能体开发框架）
用于构建遵循 FIPA 标准的智能体系统的 Java 程序。虽然它是理解 LLM 时代之前 MAS 核心概念的基础，但在现代生成式 AI 应用中并不常见。
Mesa (Python)
一个用于基于智能体的建模和模拟的 Python 库。它擅长对复杂系统进行建模，主要目标是了解网格或网络中许多简单智能体的涌现行为。
Ray (Python)
用于扩缩 AI 和 Python 应用的开源统一计算框架。在 MAS 中，Ray 对于在集群中分配许多智能体的工作负载至关重要，可实现大规模并行训练或实时推理。
AutoGen (Microsoft)
一个开源框架，用于构建包含多个“可对话”LLM 智能体的应用，这些智能体可以相互对话来完成任务。它擅长自动执行涉及代码生成、执行和人工反馈的复杂工作流。
CrewAI
该框架旨在编排角色扮演的自主 AI 智能体。它简化了协作式智能体团队（例如“研究员”“作家”和“编辑”）的创建，这些智能体团队可以协同工作以实现共同目标，通常会与 LangChain 集成。
LangGraph
LangChain 的扩展程序，可让您使用“图表”结构构建智能体系统。它非常适合创建循环和有状态的工作流，在这些工作流中，智能体可以循环、自我更正并根据流程的当前状态做出决策，从而实现比简单链更复杂、更强大的互动。
LangChain
一个基础的开源框架，用于构建由 LLM 提供支持的应用。它提供了一个庞大的集成和组件生态系统，可用于创建情境感知应用，从简单的检索增强生成 (RAG) 流水线，到作为构建在 CrewAI 和 LangGraph 等更高级框架中使用的各个智能体的核心工具包，应有尽有。
LlamaIndex
一个开源数据框架，用于将 LLM 连接到自定义数据源。虽然它提供智能体功能，但其核心优势在于构建强大的 RAG 应用。其智能体通常专门用于复杂的数据查询和合成任务。
实现多智能体系统涉及从设计到部署的几个关键步骤：
1. 定义问题和目标：明确说明系统需要解决的问题，以及您希望整个系统和每个智能体实现的目标。
2. 决定智能体设计：
3. 建模环境：创建智能体将要工作的共享空间。其中包括其功能、资源和规则。
4. 确定沟通方式：
5. 协调策略：制定方法，确保智能体能够协同工作并解决冲突。这可能涉及一个主要的控制智能体、智能体协商规则或自然协作。
6. 集成工具：让智能体能够访问执行任务所需的外部工具或程序，例如数据库、其他服务或其他 AI 模型。
7. 代码：选择一种编程语言（如 Python 或 Java）和一个多智能体框架（如 JADE、Mesa、Ray、AutoGen 或 CrewAI），以构建智能体并设置其互动方式。
8. 测试和验证：对系统进行全面测试，确保智能体按预期运行、协同工作良好并实现总体目标。由于智能体可能会出现意外行为，因此这项工作难度很大。
9. 部署和监控：将系统部署到合适的基础设施上，并设置监控来跟踪其运行情况、查找问题并确保其持续正常运行。
Google Cloud 提供强大且可扩缩的基础设施，可作为开发、部署和管理多智能体系统的理想平台。其全面的服务套件支持 MAS 中的各种组件和互动：
通过使用这些 Google Cloud 服务，开发者可以构建稳健、可扩缩且智能的多智能体系统，从而实现复杂的 AI 应用，解决世界上一些最复杂的难题。
