AgentMesh -- 开源的多智能体 (Multi-Agent) 协作框架

AgentMesh 是一个开源的多智能体 (Multi-Agent) 平台，核心目标是解决多个智能体之间的通信和协同问题，真正实现 "1+1>2" 的效果。能够帮助用户快速创造自己的多智能体团队，或是让已有的多个单一智能体获得协同能力，最终解决更为复杂的任务。

Github地址： https://github.com/MinimalFuture/AgentMesh

Demo：Demo视频

背景

单一智能体架构的瓶颈

在介绍多智能体系统之前，首先需要论证的一个问题是，我们是否真的需要多个智能体？目前单智能体技术已经比较成熟，在各个AI平台都可以快速搭建出用于不同场景的Agent，一般来说这些Agent以大模型和提示词为基础，能够检索来自于知识库或数据库中的私有数据，并且能通过工具访问外部服务。

但是随着任务的复杂度提升，单智能体架构也会面临瓶颈：

1. 上下文限制： 复杂任务下，多轮的思考和执行可能带来超长的上下文，超出模型的上下文限制
2. 注意力机制： 将不同场景下的角色定义和规则都写到一个智能体的系统提示词中，会降低指令遵循效果，同样的，给一个智能体配置大量的工具也会导致工具决策的准确性下降
3. 模型能力：不同模型擅长处理不同类型的任务，单个智能体难以实现模型动态的切换
4. 异构Agent：某些场景下处理特定任务的智能体天然就运行在不同的平台（例如你在salesforce运行了一个Agent可以访问你的CRM系统，而在OpenAI搭建了一个Agent并维护你的企业知识库）
5. 可扩展性：在单一智能体中，任务增加新的需求场景会导致已有的智能体设计越来越臃肿，并且变更后需要回归其他场景是否收到影响；而多智能体架构下只需增加新的智能体成员来负责这一需求。

多智能体架构演进

所以在面对复杂任务的场景下，单智能体到多智能体的演进其实是符合现实世界规律的，是一种经典的分而治之的思路。例如在现实工作中，一个团队中会有不同的岗位，每个成员有不同的技能，负责不同的子任务；在软件工程领域的SOLID原则中，这符合"单一职责原则"，复杂的模块应该进行拆分；在