搭建多智能体系统需要考虑以下几个方面：
多智能体（Multi-Agent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。在这个系统中，每个智能体都能够感知环境、进行决策并执行任务，同时它们之间可以进行信息共享、任务协调以及协同行动，以实现整体的目标。[heading2]关于Multi-Agent[content]随着大型语言模型（LLM）的出现，以LLM为核心构建的Agent系统近期受到了广泛关注。Agent系统旨在利用LLM的归纳推理能力，为不同的Agent分配角色和任务信息，并配备相应的工具插件，以完成复杂的任务。目前，更常见的框架主要集中在单Agent场景下。单Agent的核心在于LLM与工具的协同配合。LLM根据用户任务的理解，推理出需要调用的工具，并根据调用结果向用户提供反馈。在任务完成过程中，Agent可能需要与用户进行多轮交互。与此同时，越来越多的Agent框架开始关注多Agent场景。为了完成任务，多Agent会为不同的Agent指定不同的角色，并通过Agent之间的协作来完成复杂的任务。与单Agent相比，在任务完成过程中，与用户的交互可能会减少一些。[heading2]主要组成部分[content]为构建一个多Agent框架，我们需要思考相对于单Agent，框架中增加了哪些组件。环境（environment）：所有Agent应该处于同一个环境中。环境中包含全局状态信息，Agent与环境之间存在信息的交互与更新。阶段（stage）：为了完成复杂任务，现有多Agent框架通常采用SOP思想，将复杂任务分解为多个子任务。控制器（controller）：控制器可以是LLM，也可以是预先定义好的规则。它主要负责环境在不同Agent和阶段之间的切换。记忆：在单Agent中，记忆只包括用户、LLM回应和工具调用结果等部分。而在多Agent框架中，由于Agent数量增多，导致消息数量增多。同时，每条消息可能需要记录发送方、接收方等字段。
如果我们希望让一台计算机表现得像人类一样，需要在计算机内模拟人类的思维方式。因此，我们需要理解是什么造就了人类的“智能”。我们必须理解自己的决策过程是如何进行的，才能够为机器编写智能程序。如果你稍微做一下自我觉察，就会发现有些过程是下意识发生的，例如我们可以不假思索地区分出猫和狗，而有些过程则需要推理。解决这个问题有两种可能的方法：|自上而下的方法（符号推理）|自下而上的方法（神经网络）||-|-||自上而下的方法模拟人类通过推理来解决问题的方式。它包括对人类知识的提炼，并用计算机可读的形式来表示，此外还需要开发一种在计算机内部模拟推理的方法。|自下而上的方法模拟人脑的结构，由大量称为神经元的简单单元组成。每个神经元的行为取决于输入数据的加权平均值，我们可以提供训练数据来训练神经元网络，从而解决有用的问题。|还有一些其他可能实现智能的方法：新兴的、依靠协同的多智能体系统（multi-agent），它基于这样一个事实，即复杂的智能行为可以来自大量简单智能系统的相互作用。根据进化控制论，在元系统跃迁的过程中，智能可以从更简单的反应行为中产生。进化方法或遗传算法（genetic algorithm），是一种基于进化原理的优化过程。[1]译者注：元系统跃迁，[Metasystem Transition](https://en.wikipedia.org/wiki/Metasystem_transition)，是指通过演化涌现出更高层次的组织或者控制。我们将在课程的后续部分考虑这些方法，但现在我们将重点关注自上而下、自下而上两个主要方向。
脚趾头：因为是OpenAI出的。（君不见现在大多数大模型都在遵循OpenAI的接口规范...他们对自己做的东西更了解）脑门：其实单Agent这块，没有啥花里胡哨的东西，简单业务，OpenAI就一个/api/completions接口。但是「Handoffs」这块，Swarm的确做的非常优雅。（这里不得不给自己吹个牛，年初我就写了Swarm类似的多智能体了。）多智能体的核心难题其实是不同智能体之间的通信问题。怎麼传递，传哪些信息，这些都很重要。其实之前很多多智能体开源框架，走的都是Room/Group的思路，就是把各个智能体都扔到一个大空间里，然后每个智能体都接收信息，每个智能体都存储信息。不说效率低下，光token的消耗都扛不住。实际上，多智能体，也只要在必要的时候被call起就可以，回到我们上文10086客服的例子。当接线小姐姐识别到这是个宽带问题需要转接的时候，她需要做2个事情：1.找到宽带部门的小姐姐，把会话权限交接过去；2.把记录「Messages」和我的问题「Query」交接过去（实际上会自动记录，共享查阅）那如果我们需要构建这样的一个客服多智能体，是不是只需要准备两个Agent：一个普通接线客服，一个宽带客服。Swarm的「Handoffs」处理了交接的逻辑。下面我用官方的例子魔改一下客服例子，方便大家理解。执行这段代码，打印出来的对话记录就可能会是是不是就变得非常清晰了？总得来说就是：