Spring AI Alibaba Graph 智能体开发指南与实践

最新推荐文章于 2025-11-03 14:39:50 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-03 14:39:50 发布 · 532 阅读

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主要分为四个章节：

主要分为四种范式：简单 LLM 应用、Single Agent、Workflow、Multi Agent

最简单的 Signle Agent 如上，存在如下局限

任务的执行有些固化的逻辑，开始衍生出 workflow 模式，如串行、并行、以及路由结构等

工作流模式中由于流程是预先定义好的，很难动态调整，而且通常依赖一个中央调度器控制所有步骤，若中央节点失败，则整个流程可能停滞。随着 LLM 等生产式 AI 的兴起，Multi-Agent 模式应运而生，成为更高级、更智能的自动化范式

Workflow缺点	Multi-Agent的结局方案
缺乏灵活性与适应性	智能体具有自主性。每个Agent可以根据当前状态、环境反馈和自身目标，自主决定下一步行动，动态调整策略，无需依赖预设路径
中央控制与单点故障	去中心化架构。多个Agent通过通信（如消息传递）协作，没有单一控制点。某个Agent失效，其他Agent可尝试替代或调整协作方式，系统更鲁棒
难以处理复杂决策	内置推理与规划能力。基于LLM的Agent具备强大的自然语言理解、推理、规划（如Chain-of-Thought, ReAct）和反思能力，能处理模糊、开放和复杂的决策
对非结构化任务支持弱	生成式能力。LLM Agent天生擅长处理文本、理解意图、生成内容、进行创意工作，能无缝处理非结构化任务
扩展性与协作性差	模块化与可组合性。新功能可以通过添加新的专业化Agent（如Research Agent, Code Agent, Review Agent）轻松集成。Agent之间通过标准化协议（如通信语言）协作
缺乏自主性	目标驱动。每个Agent有明确的角色、技能和目标（Goal）。它们主动工作，为达成目标而行动，而不仅仅是执行指令

在 Multi-Agent 系统中，目前诞生了多种协作范式

协作式（Collaborative）：多个 Agent 为共同目标协作。例如，一个“项目经理 Agent”分解任务，分配给“研究员 Agent”、“作家 Agent”、“编辑 Agent”，它们协同完成一份报告
辩论式（Critique）：多个 Agent 对一个问题提出不同方案或观点，通过辩论、批评和反驳，最终达成更优解或共识
竞争式（Competitive）：Agent 之间为资源或目标竞争（如拍卖、博弈），通过竞争机制实现资源最优分配
分层式（Hierarchical）：高层 Agent（Manager）负责战略规划和任务分解，低层 Agent（Worker）负责执行具体操作。Manager 监控进度并动态调整
自组织式（Self-Organizing）：Agent 根据环境和目标，自发形成临时团队或调整角色，无需中央预设

Spring AI Alibaba 是一款灵活的、模块化的智能体 Agent 开发框架，让开发人员更容易创建、部署和编排从简单任务到复杂工作流的 Agent 智能体架构

不同 Agent 类型特性与适用场景