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第18章 多 Agent 协作：AI 团队作战
18.1 多 Agent 架构模式
18.1.1 三种协作模式
1. 主从模式（Orchestrator-Worker）
┌──────────┐
│ 主 Agent │ ← 负责任务分解和调度
└────┬─────┘
┌────┼─────────────┐
▼ ▼ ▼
Worker1 Worker2 Worker3 ← 各自执行子任务
│ │ │
└────┼─────────────┘
▼
汇总结果
2. 对等模式（Peer-to-Peer）
Agent A ◄──► Agent B ◄──► Agent C
每个 Agent 平等，互相通信协作
3. 层级模式（Hierarchical）
Manager Agent
├── Team Lead A
│ ├── Worker A1
│ └── Worker A2
└── Team Lead B
├── Worker B1
└── Worker B2
18.2 Agent 间通信与状态共享
18.2.1 基于 State 的通信
/**
* 多 Agent 通过共享 State 通信
* 每个 Agent 读写 State 中的特定字段
*/
public CompiledGraph buildMultiAgentGraph(ChatModel chatModel) {
StateGraph graph = new StateGraph("multi-agent");
// 研究员 Agent：负责搜索和收集信息
graph.addNode("researcher", state -> {
String topic = (String) state.get("topic");
String research = chatModel.call(
"你是一个研究员。请搜索并整理关于以下主题的关键信息：\n" + topic);
state.put("research", research);
return state;
});
// 分析师 Agent：负责分析数据
graph.addNode("analyst", state -> {
String research = (String) state.get("research");
String analysis = chatModel.call(
"你是一个数据分析师。基于以下研究资料进行深度分析：\n" + research);
state.put("analysis", analysis);
return state;
});
// 写手 Agent：负责撰写报告
graph.addNode("writer", state -> {
String research = (String) state.get("research");
String analysis = (String) state.get("analysis");
String report = chatModel.call(
"你是一个技术写手。基于以下研究和分析，撰写一份专业报告：\n" +
"研究资料：\n" + research + "\n分析结论：\n" + analysis);
state.put("output", report);
return state;
});
graph.setEntryPoint("researcher");
graph.addEdge("researcher", "analyst");
graph.addEdge("analyst", "writer");
graph.addEdge("writer", StateGraph.END);
return graph.compile();
}
18.2.2 带审核的协作流程
/**
* 研究员 → 写手 → 审核员 → (不通过则回到写手修改)
*/
graph.addNode("reviewer", state -> {
String report = (String) state.get("output");
String review = chatModel.call("""
你是一个严格的审核员。审核以下报告：
1. 如果质量合格，输出 APPROVED
2. 如果需要修改，输出 REVISION: 加上修改建议
报告内容：
""" + report);
state.put("reviewResult", review);
return state;
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