AI Agent & 多智能体系统：“单兵作战”到“团队协作”的进化

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原创最新推荐文章于 2026-07-25 13:00:48 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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介绍

今天来介绍下AI Agent相关的知识，本篇文章主要分为三个部分：

AI Agent
Agent Framework（LangGraph & Google ADK）
Multi-Agent System

1. Agent

1.1 什么是Agent？

AI Agent（人工智能体）是一种具备自主思考、规划和行动能力的智能系统，它主要包括三个部分：

LLM大模型
Tools工具
Prompt提示词

以下所有代码使用 LangGraph 作为示例：

from langgraph.prebuiltimport create_react_agent

def get_weather(city: str)-> str:
"""Get weather for a given city."""
return f"It's always sunny in {city}!"

agent =create_react_agent(
    model="anthropic:claude-3-7-sonnet-latest",
    tools=[get_weather],
    prompt="You are a helpful assistant"
)

# Run the agent
agent.invoke(
{"messages":[{"role":"user","content":"what is the weather in sf"}]}
)

我们定义了get_weather方法作为tool，使用 claude LLM大模型，"You are a helpful assistant"为提示词，就构成了一个最简单的 Agent 。

chatbot-with-tools-diagram

2. Agent Framework

我们来介绍一下LLM Agent的两个框架：

LangGraph
Google ADK（Agent Development Kit）

2.1 LangGraph

概述
LangGraph 是由 LangChain 团队开发的 有状态多智能体工作流框架，专为构建复杂、动态的 AI 应用设计。其灵感来源于 Pregel 和 Apache Beam，支持循环流程和细粒度控制，适用于需要长期记忆和人工干预的场景。

核心特性

循环与分支

：突破传统 DAG 限制，支持循环逻辑（如多轮对话）。
持久化状态

：自动保存执行状态，支持中断恢复和“人在环”操作。
多智能体协作

：可构建分层代理系统（如代码生成与测试代理协作）。
与 LangChain 集成

：兼容 LangChain 生态，但可独立使用。

应用场景

客户服务

：自动化聊天机器人，处理多轮对话。
数据分析

：代理协作执行数据检索、清洗与分析。
软件开发

：如 Uber 用其生成单元测试代码。

代码示例

from langgraph.graph import StateGraph
# 定义状态图并添加节点
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("model", llm_model)
graph.add_edge("tools","model")# 工具调用后触发模型
app = graph.compile()# 编译为可执行工作流

2.2 Google ADK (Agent Development Kit)

概述
Google ADK 是 模块化多智能体开发框架，开源且支持 Gemini 等模型，强调灵活部署与多代理协作，适用于企业级自动化任务。

核心特性

模块化架构

：像“乐高积木”组合代理（如销售、运营代理）。
多模型支持

：兼容 Gemini、GPT 等，动态选择最优模型。
自动任务委派

：代理根据能力自动转移任务（如旅行规划中航班/酒店代理协作）。
Google Cloud 集成

：支持 Vertex AI 部署，提供企业级扩展性。

应用场景

企业服务

：Google 自用的客户服务自动化系统（Agentspace）。
实时交互

：多模态代理处理音频/视频任务。
复杂流程

：如动态路由任务至专业化子代理。

代码示例

from google.adk.agents import Agent
# 创建基于 Gemini 的代理
root_agent = Agent(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    tools=[google_search],
    description="Web search assistant"
)

对比与选型建议

维度	LangGraph	Google ADK
核心优势	状态管理、循环控制	模块化、多模型与云集成
适用场景	需长期记忆的复杂流程（如客服、开发）	企业级多代理协作（如实时服务）
学习曲线	较高（需理解状态图）	中等（模块化设计降低复杂度）
生态依赖	LangChain 生态	Google Cloud 与 Gemini 生态

3. Multi-Agent System

Multi-Agent系统的出现是为了解决单个智能体在复杂任务中的局限性，通过分布式协作实现更高效率、更强鲁棒性和更灵活的适应性。（鲁棒性（Robustness），又称健壮性或稳健性，是指系统在面临内部参数变化、外部干扰或异常输入时，仍能维持核心功能稳定运行的能力。）

我们的系统是非常复杂的，如果单个Agent专注于多个专业，定义了很多的tools，那Agent的效果会非常差。所以我们需要把任务分级、分解成多个Agent，负责不同的任务，共同组成多智能体系统。

多智能体架构：

旅行多Agent示例：

from langchain_openai importChatOpenAI
from langgraph.prebuiltimportcreate_react_agent
from langgraph_supervisor import create_supervisor


def book_hotel(hotel_name: str):
"""Book a hotel"""
return f"Successfully booked a stay at {hotel_name}."

def book_flight(from_airport: str,to_airport: str):
"""Book a flight"""
return f"Successfully booked a flight from {from_airport} to {to_airport}."

flight_assistant =create_react_agent(
    model="openai:gpt-4o",
    tools=[book_flight],
    prompt="You are a flight booking assistant",
    name="flight_assistant"
)

hotel_assistant =create_react_agent(
    model="openai:gpt-4o",
    tools=[book_hotel],
    prompt="You are a hotel booking assistant",
    name="hotel_assistant"
)

supervisor =create_supervisor(
    agents=[flight_assistant, hotel_assistant],
    model=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
    prompt=(
"You manage a hotel booking assistant and a"
"flight booking assistant. Assign work to them."
)
).compile()

我们定义了两个子 Agent：

```
flight_assistant
```
: 航班助手使用book_flight 工具预定航班
```
hotel_assistant
```
: 酒店助手使用book_hotel 工具预定酒店

又定义了一个 Supervisor agent ，来管理flight_assistant和hotel_assistant两个子Agent工作。

工作流程：

当我们输入"book a flight from BOS to JFK and a stay at McKittrick Hotel"。首先会到达 supervisor Agent：

```
supervisor agent
```
首先将任务分发给flight_assistant agent预定航班。
```
flight_assistant
```
会调用book_flight工具预定航班，完成预定后返回supervisor agent。
```
supervisor agent
```
在将任务分发给hotel_assistant agent预定酒店。
```
hotel_assistant agent
```
调用book_hotel工具预定酒店，完成预定后返回supervisor agent.
```
supervisor agent
```
进行总结，将航班和酒店预定成功信息返回给用户。

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