让 AI 团队拥有“共同记忆”！OpenAgents 携手 Milvus，揭秘多智能体协作的幕后黑科技！

静态编排 VS 动态编排，谁是多agent系统最优解？

今年以来，围绕到底是单一agent好，还是多agent协作更优这个话题，行业已经反反复复吵了好几轮。

通常来说，面对简单问题，采用react模式的单一agent就能搞定。可遇到复杂问题，单一agent就会立刻出现包括但不限于以下问题：

串行执行效率低：无法同时完成并行的子步骤（如 “同时爬取 A、B 两个网站的数据”）。

长任务推理链易断裂：任务步骤超过窗口容量时，早期推理结果被遗忘，导致逻辑断层。

工具调用能力有限：单一 Agent 可调用工具太多，反而导致输出效果下滑。

但是落地多agent系统吧，又会出现新的问题，如何编排多个agent之间的规则之外，agent一多上下文就多，而上下文一旦太长，大模型的输出效果可能就崩掉了？

如何解决单agent系统能力有限，而多agent编排复杂、上下文过长的缺陷？

本文将以OpenAgents x Milvus为代表，解读这一问题。

01

现状分析：为什么agent协作需要分布式

当前主流的 AI Agent 框架（LangChain、AutoGen、CrewAI 等）普遍采用任务封闭型架构，即围绕单一任务或预定义工作流构建 Agent 系统。这种设计模式在实际应用中暴露出三个结构性问题：

1. 知识隔离问题

Agent 的知识和经验被限制在单一部署实例内，无法跨系统复用。例如，研发部门的代码审查 Agent 无法为产品团队提供技术可行性评估，导致知识资产重复建设。

2. 协作刚性问题

即便在 Multi-Agent 框架中，Agent 间的协作也依赖于预先定义的工作流。这种静态编排方式无法应对动态变化的协作需求，限制了系统的适应性。

3. 状态持久化缺失

传统 Agent 采用"启动-执行-销毁"的生命周期模型，无法在多次交互中积累上下文和关系网络。每次会话都是独立的，缺乏长期记忆能力。

这些问题源于将 Agent 定位为任务执行工具而非协作主体，忽视了 Agent 系统的网络效应和涌现特性。

也是因此，在OpenAgents 团队在看来：当前的Agent不止需要更强的大脑，也需要一个高效的协作机制，让agent之间能够发现同伴、建立关系、共享知识、协同工作。

但是这种高效协作不应该是中心化的，而是应该采用互联网一样的分布式框架。因此，OpenAgents 的设计中，不存在一个用于编排一切的总控制器。

02

核心架构：三层协作模型

理解了 OpenAgents 的核心理念后，让我们看看它是如何在技术层面实现这个愿景的。整个架构可以拆解为三个递进的层次：

1.Agent Network：协作空间抽象

Agent Network 是持久化的协作单元，核心特性：

• 持久化运行：独立于单个任务的生命周期，Network 创建后持续在线
• 动态加入：Agent 通过 Network ID 接入，无需预注册
• 多协议支持：统一的抽象层之上支持 WebSocket、gRPC、HTTP、libp2p
• 自治配置：每个 Network 拥有独立的权限、治理规则和资源配额

一行代码启动一个 Network，任意 Agent 可通过标准接口加入协作。

2.Mods：可插拔协作能力

Mods 是插件化的协作能力层，将协作模式从核心系统解耦。开发者可根据场景组合不同 Mods：

Mods 基于统一的事件系统，可自定义扩展。

3.Protocol-Agnostic：传输层

支持异构 Agent 互联互通的关键在于多协议适配层：

• HTTP/REST：通用跨语言集成
• WebSocket：低延迟双向通信
• gRPC：高性能 RPC，适合大规模集群
• libp2p：P2P 去中心化传输
• A2A：新兴的 Agent-to-Agent 专用协议

协议之间通过统一的消息格式（基于事件模型）实现无缝转换。开发者无需关心对端使用何种协议，框架自动处理适配。任何语言、任何框架开发的 Agent，都能接入 OpenAgents 网络，无需重构现有代码。

03

向量数据库集成：基于 Milvus 的记忆系统

OpenAgents 已经解决了 Agent 的通信和协作问题，但协作产生的知识如何沉淀和复用？这就需要一个高性能的记忆层。

Milvus 为 Agent Network 提供持久化的语义检索能力，具备三个关键特性：

1. 语义化检索

基于向量相似度（支持 HNSW、IVF_FLAT 等算法），识别语义相近的历史记录，避免 Agent 重复回答相似问题。

2. 高性能扩展

• 支持数十亿级向量存储

• Top-K=100 查询延迟 < 10ms（P99）

• 分布式架构，线性扩展

3. 多租户隔离

通过 Partition Key 实现逻辑隔离，不同项目组拥有独立记忆空间。相比创建多个 Collection，性能开销更低且支持跨租户检索。

集成方式：OpenAgents 通过 Memory Mod 调用 Milvus API，Agent 消息自动向量化并存储。开发者可自定义 Embedding 模型和检索策略。

04

实现案例：多 Agent 技术问答系统

让我们通过一个实际案例，看看如何将 Milvus 集成到 OpenAgents 中，构建一个具备长期记忆的技术问答 Agent Network。

目标：我们要构建一个技术支持社区，其中有多个专业 Agent（Python 专家、数据库专家、DevOps 专家等）协作回答开发者问题。

环境准备

python3.11+

conda

Openai-key

1.定义依赖

说明：定义项目所需的 Python 包

# 核心框架
openagents>=0.6.11
# 向量数据库
pymilvus>=2.5.1
# 嵌入模型
sentence-transformers>=2.2.0
# LLM集成
openai>=1.0.0
# 环境配置
python-dotenv>=1.0.0

2.环境变量

说明：提供环境变量配置模板

# LLM配置 (必填)
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4o
# Milvus配置
MILVUS_URI=./multi_agent_memory.db
# 嵌入模型配置
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-large
EMBEDDING_DIMENSION=3072
# 网络配置
NETWORK_HOST=localhost
NETWORK_PORT=8700
STUDIO_PORT=8050

3.openagents 网络配置

说明：定义 Agent 网络的结构和通信配置

# 网络传输协议（HTTP 8700端口）
# 多频道消息系统（general、coordination、专家频道）
# Agent角色定义（coordinator、python_expert等）
# Milvus集成配置
network:
  name: "Multi-Agent Collaboration Demo"
  transports:
    - type: "http"
      config:
        port: 8700
        host: "localhost"
  mods:
    - name: "openagents.mods.workspace.messaging"
      config:
        channels:
          - name: "general"          # 用户提问频道
          - name: "coordination"     # 协调者频道
          - name: "python_channel"   # Python专家频道
          - name: "milvus_channel"   # Milvus专家频道
          - name: "devops_channel"   # DevOps专家频道
  agents:
    coordinator:
      type: "coordinator"
      description: "协调者Agent，负责任务分析和专家协调"
      channels: ["general", "coordination"]
    python_expert:
      type: "expert"
      domain: "python"
      channels: ["python_channel", "coordination"]

4.实现多个专业 Agent 的协作

说明：部分核心代码示例（不包含完整代码）

# SharedMemory: Milvus向量数据库共享记忆系统
# CoordinatorAgent: 协调者Agent，负责任务分析和专家调度
# PythonExpertAgent: Python技术专家
# MilvusExpertAgent: Milvus运维专家
# DevOpsExpertAgent: 运维专家
import os
import asyncio
import json
from typing import List, Dict
from dotenv import load_dotenv
from openagents.agents.worker_agent import WorkerAgent
from pymilvus import connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType
import openai
load_dotenv()
class SharedMemory:
    """所有Agent共享的Milvus记忆系统"""
    def __init__(self):
        connections.connect(uri="./multi_agent_memory.db")
        self.setup_collections()
        self.openai_client = openai.OpenAI(
            api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
            base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL")
        )
    def setup_collections(self):
        """创建记忆集合：专家知识库、协作历史、问题解决方案"""
        collections = {
            "expert_knowledge": "专家知识库",
            "collaboration_history": "协作历史", 
            "problem_solutions": "问题解决方案"
        }
        # 创建向量集合的代码...
    async def search_knowledge(self, query: str, collection_name: str):
        """搜索相关知识"""
        # 向量搜索实现...
    async def store_knowledge(self, agent_id: str, content: str, metadata: dict, collection_name: str):
        """存储知识"""
        # 存储到向量数据库...
class CoordinatorAgent(WorkerAgent):
    """协调者Agent - 分析问题并协调其他Agent"""
    def __init__(self):
        super().__init__(agent_id="coordinator")
        self.expert_agents = {
            "python": "python_expert",
            "milvus": "milvus_expert", 
            "devops": "devops_expert"
        }
    async def analyze_question(self, question: str) -> List[str]:
        """分析问题需要哪些专家"""
        keywords = {
            "python": ["python", "django", "flask", "异步"],
            "milvus": ["milvus", "向量", "索引", "性能"],
            "devops": ["部署", "docker", "kubernetes", "运维"]
        }
        # 关键词匹配逻辑...
        return needed_experts
    async def coordinate_experts(self, question: str, needed_experts: List[str]):
        """协调专家Agent协作"""
        # 1. 通知专家开始协作
        # 2. 向各专家发送任务
        # 3. 收集专家响应
        # 4. 返回专家意见
    async def on_channel_post(self, context):
        """处理用户问题的主要逻辑"""
        content = context.incoming_event.payload.get('content', {}).get('text', '')
        if content and not content.startswith('🎯'):
            # 1. 分析问题 → 2. 协调专家 → 3. 整合答案 → 4. 回复用户
class PythonExpertAgent(WorkerAgent):
    """Python专家Agent"""
    async def analyze_python_question(self, question: str) -> str:
        """分析Python问题并提供专业建议"""
        # 1. 搜索相关经验
        # 2. 调用LLM生成专家意见
        # 3. 存储到协作历史
        return answer
# 启动所有Agent
async def run_multi_agent_demo():
    coordinator = CoordinatorAgent()
    python_expert = PythonExpertAgent()
    milvus_expert = MilvusExpertAgent()
    devops_expert = DevOpsExpertAgent()
    # 连接到OpenAgents网络
    await coordinator.async_start(network_host="localhost", network_port=8700)
    # ... 启动其他Agent
    while True:
        await asyncio.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(run_multi_agent_demo())

5.创建激活虚拟环境

conda create -n openagents
conda activate openagents

5.1安装依赖

pip install -r requirements.txt

5.2配置 API 密钥

cp .env.example .env

5.3启动 OpenAgents 网络

openagents network start .

5.4启动 muilt-agent 服务

python multi_agent_demo.py

5.5启动 stuido

openagents studio -s

5.6访问stuido

http://localhost:8050

5.7检查服务状态

5.8测试多 Agent 能力

如何使用python连接到milvus数据库？

05

写在最后

OpenAgents 定义了 Agents 如何协同，Milvus 解决了知识如何共享。一个提供开放的通信协议，一个提供高效的记忆网络。

两者结合，AI 应用的边界可以从单个模型的能力上限，延伸到整个 Agent 网络的协作深度。

但是，OpenAgents 也不是完美的，作为典型的多agent架构，它也存在token消耗更多、错误传导等问题，此外，多agent之间并行工作，也容易出现子agent决策矛盾的问题，这也是后期后续需要继续优化的方向。

如何学习大模型 AI ？

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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