【干货收藏】多智能体系统完全指南：AI协作的核心架构与实战应用

多智能体系统是由多个协作智能体组成的AI系统，通过任务分解和分工协作提升问题解决能力。文章介绍了监督者控制模式和去中心化协作两种主流架构，以及A2A协议这一标准化协作框架。通过奶茶订单实例展示了多智能体在实际应用中的协作流程，强调了设计好上下文(信息共享)是多智能体系统高效解决问题的关键。

两种主流的多智能体架构

一种是由一个监督者智能体去分析用户输入并选择调度其他智能体：监督代理控制所有通信流程和任务委托，根据当前上下文和任务需求决定调用哪个代理，最终由Supervisor产出面向用户的答复。

另一种是去中心化的多智能体协作模式：没有固定的“监督者”智能体；取而代之的是，一组对等的智能体按照需要动态交接控制权，共同推进任务（可以把它类比为一个没有明确领导者的小组，成员会根据任务需求自行决定由谁来处理当前阶段）这种协作模式在自由对话和复杂未知任务中可能有更高的灵活性与适应性。

A2A协议

A2A协议由谷歌提出并开源，旨在为多智能体系统提供标准化的协作框架，其核心目标是：

• • 标准化通信：定义统一的通信协议，打破智能体间的“语言壁垒”。
• • 动态协作：支持智能体动态发现、任务分配与执行。
• • 跨平台兼容性：基于HTTP、JSON-RPC等Web标准，兼容不同框架和系统。
• • 安全与扩展性：内置企业级安全机制，支持异步任务和多模态数据处理。
  

简单来说就是适配这个协议的平台构建的智能体都可以进行相互调用，根据自己的擅长的能力相互配合结合问题。

应用场景举例，你在线上点了一杯奶茶：

1. 下单：你提交订单后，客服智能体收到请求。
2. 任务分配：客服智能体查看“技能卡”，发现制作智能体（小红）有空，就派单给她。
3. 协作：小红开始做奶茶，同时通知库存智能体（仓库管理员）：“需要加珍珠！”
4. 结果反馈：奶茶做好后，配送智能体（小刚）接单送上门，全程跟踪状态。
5. 出问题怎么办？：如果奶茶做错了，系统自动让小红重新做，不用你反复催。

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