Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能(AI)生態(tài)領域相關的技術 - Multi-Agent ，即“多代理”技術 。

眾所周知，AI Agent 已經(jīng)成為生成人工智能應用程序的重要組成部分。然而，為了能夠有效地與復雜環(huán)境進行互動，這些代理需要具備強大的推理能力，以便能夠獨立做出決策并幫助用戶解決各種任務。行為和推理之間存在著緊密的協(xié)同聯(lián)系，這對于 AI Agent 快速學習新任務非常有幫助。此外，AI Agent 還需要推理能力來修改他們的計劃，同時考慮到新的反饋或學到的信息。如果缺乏推理技能，這些代理的工作可能會出現(xiàn)問題，例如誤解用戶的查詢或未能考慮到多步驟的影響。

因此，推理能力對于 AI Agent 來說至關重要。它們需要能夠推理和理解復雜的情境，從而做出明智的決策和行動。通過推理，AI Agent 能夠分析和解釋輸入數(shù)據(jù)，并基于已有的知識和經(jīng)驗進行推斷。這種能力使得代理能夠更好地理解用戶的意圖和需求，并提供準確的響應和解決方案。

此外，推理還能夠幫助 AI Agent 在面對新的信息或反饋時進行靈活的調整和改進。代理可以根據(jù)推理結果來修改其計劃和策略，以適應不斷變化的環(huán)境和需求。這種迭代的推理過程使得 AI Agent 能夠不斷學習和優(yōu)化自身的性能，提供更加智能和高效的服務。

一、到底什么是 Agent 以及如何理解 ?

近年來，大型語言模型(Large Language Models, LLMs)的出現(xiàn)為人工智能領域帶來了革命性的變革。這種基于海量數(shù)據(jù)訓練而成的語言模型不僅具備卓越的自然語言理解和生成能力，更令人驚嘆的是它展現(xiàn)出了一定的推理和決策能力。正是基于這一獨特優(yōu)勢， LLM 正被視為構建新一代 AI Agent 系統(tǒng)的基礎計算組件。

在 LLM 的背景下，AI Agent 被定義為一種以 LLM 為核心，融合多種功能模塊的復合智能系統(tǒng)，旨在模擬人類面對任務挑戰(zhàn)時的思考和行為方式，即制定解決方案，并合理調配可用的工具資源加以執(zhí)行。這種設計理念與人類的認知模式有著內在的相似性：面對棘手的問題時，我們首先會在腦中構筑出綜合性的解決策略，然后再動用各種手段資源去一一實施，最終完成既定目標。在該過程中，人腦扮演著至關重要的推理和規(guī)劃角色，而 LLM 恰好為 AI Agent 賦予了類似的核心推理能力。

在整個任務解決的流程中，AI Agent 首先需要借助 LLM 的強大推理能力，根據(jù)當前的環(huán)境狀態(tài)、任務需求等全面信息，制定一個合理的解決計劃。接下來，為了實現(xiàn)計劃的各個環(huán)節(jié)，代理將根據(jù)具體需求調用其可用的工具，如信息檢索、分析建模、知識庫查詢等。這類工具正是代理賴以發(fā)揮其功能的“百寶箱”。

除了核心的 LLM 計算單元和功能性工具之外，智能代理系統(tǒng)還需要包含其他輔助組件，如任務管理模塊、安全控制模塊、用戶交互界面等，以保證系統(tǒng)的正常運行和高效調度?？偟膩碚f，一個典型的 AI Agent 可以概括為由三大核心部分構成：

1.Prompt

Prompt 是多代理智能系統(tǒng)的核心指導綱領，相當于整個系統(tǒng)的行為和工作方式的總體藍圖。它明確界定了每個智能代理的目標和職責，同時也提出了實現(xiàn)這些目標所需遵循的約束條件和準則。

值得關注的是，Prompt 設計也直接影響了單個智能代理的復雜程度。為了構建一個復雜的多代理系統(tǒng)，我們通常會在不同的代理之間合理分工，使每個代理負責較為簡單的子任務。這種分工有利于控制單個代理的復雜性，從而更易于管理和調試。相應地，每個代理的提示也會相對簡單一些，只需關注該代理的具體職責范疇。

2.Memory

Memory 則是賦予智能代理以學習、進化和持續(xù)優(yōu)化的能力。就像代理的個人知識庫和經(jīng)驗檔案，記錄了其過往的所見所聞和互動歷程。借助 Memory，代理無需在每個新場景中從零開始，而是能夠依賴已有積累做出明智判斷。更重要的是，Memory 使代理能夠及時總結經(jīng)驗教訓，不斷提升自我。

正如人類會從過去的失敗中汲取智慧一樣，AI Agent 也能憑借記憶系統(tǒng)提煉和內化歷史交互中的有價值信息，進而不斷優(yōu)化自身的決策模型。因此，從某種角度而言，Memory 的作用，不僅在于對已知的積累和沉淀，更在于賦予了代理持續(xù)進化和自我完善的內在動力。

3.Tools

與 Prompt 和 Memory 相比，Tools 則是 AI Agent 施展能力和發(fā)揮專長的載體，其可以是功能強大的 API、數(shù)據(jù)分析模型、知識庫查詢服務等等，旨在為代理賦能，使其能夠高效地完成既定任務。Tools 所承載的，正是人類在漫長的發(fā)展歷程中通過不懈探索而積累的各種專業(yè)知識和技術能力。通過將這些工具整合到智能代理的工作流程中，賦予了它們專業(yè)水準的能力輸出，提高了系統(tǒng)的工作效率。

誠然，Prompt、Memory 和 Tools 分別側重于不同層面的能力賦予，但它們并非相互獨立，而是緊密融合、環(huán)環(huán)相扣。一方面，合理的 Prompt 為 Memory 和 Tools 的利用提供了適當?shù)闹敢?，避免了盲目和失?另一方面，Memory 和 Tools 又為系統(tǒng)實現(xiàn)Prompt 所定的目標提供了核心支撐。三者缺一不可，相互依賴，共同構筑了一個智能、高效、安全可控的 AI Agent 體系。

二、Single-Agent 面臨的困境 ?

Single-Agent 系統(tǒng)由一個集成了多種工具的人工智能代理構成，旨在自主完成各種復雜任務。該代理擁有強大的推理和綜合能力，能夠基于大型語言模型的知識庫，制定分階段的解決方案。在執(zhí)行過程中，代理會靈活調配所需工具的組合，逐步完成每個環(huán)節(jié)，并將各階段的中間輸出有機融合，最終生成理想的綜合解決方案，從而高效實現(xiàn)預期目標。

Single-Agent 系統(tǒng)參考架構示意圖

雖然 Single-Agent 系統(tǒng)憑借集成多種工具和強大推理能力的優(yōu)勢，在某些特定場景中表現(xiàn)出色，但其在復雜動態(tài)環(huán)境下的適用性和性能仍受到諸多固有局限的制約。具體可參考如下所示。

首先， Single-Agent 系統(tǒng)的知識獲取和認知范疇高度依賴于其訓練數(shù)據(jù)集和模型算法，這使得它難以全面把握多元異構的信息要素，以及復雜環(huán)境中瞬息萬變的細微變化。 Single-Agent 很容易產(chǎn)生知識盲區(qū)和認知偏差，從而在面臨新的情景時無法作出前瞻性的正確決策，導致決策失誤。

其次，即便是當下最先進的 Single-Agent ，其可用的算力資源和計算能力在物理層面仍有明確的上限，無法做到無限擴展。一旦面臨極其錯綜復雜、計算量密集的任務， Single-Agent 無疑會遭遇算力瓶頸，無法高效完成處理，性能將大打折扣。

再者， Single-Agent 系統(tǒng)本質上是一種集中式的架構模式，這決定了它存在著極高的故障風險。一旦核心代理發(fā)生故障或遭受攻擊，整個系統(tǒng)將完全癱瘓，難以繼續(xù)運轉，缺乏有效的容錯和備份機制，無法確保關鍵任務的連續(xù)性和可靠性。

此外，復雜環(huán)境下的決策往往需要各種異構智能算法模型的協(xié)同配合，而封閉的 Single-Agent 系統(tǒng)難以靈活整合不同AI范式，無法充分挖掘多元異質智能的協(xié)同潛能，解決復雜問題的能力相對有限。

最后， Single-Agent 系統(tǒng)通常是封閉式的，新的功能、知識很難被快速注入和更新，整體的可擴展性和可升級性較差，無法高效適應不斷變化的復雜業(yè)務需求，存在架構上的先天缺陷。

三、什么是 Multi Agent 以及為什么是一個里程碑突破?

在上述文章中，我們提到，Single-Agent 系統(tǒng)在實踐探索中逐步凸顯出重大局限性，尤其是在應對復雜多變任務環(huán)境以及系統(tǒng)可擴展性方面的不足，這為引入多代理系統(tǒng)(Multi-Agent System，MAS)奠定了堅實基礎。MAS 提供了一種強大的分布式架構框架，有望徹底克服單一代理系統(tǒng)固有的瓶頸。

在 Multi-Agent 系統(tǒng)架構中，由眾多獨立自治的智能體代理組成，它們擁有各自獨特的領域知識、功能算法和工具資源，可以通過靈活的交互協(xié)作，共同完成錯綜復雜的決策任務。與單一代理系統(tǒng)將所有職責高度集中在一個代理身上不同， Multi-Agent 系統(tǒng)則實現(xiàn)了職責和工作的模塊化分工，允許各個代理按照自身的特長和專長，承擔不同的子任務角色,進行高度專業(yè)化的分工協(xié)作。這種方式不僅能夠大幅提升整體工作效率，更重要的是賦予了系統(tǒng)更強大的處理復雜多樣化任務的能力。

此外， Multi-Agent 系統(tǒng)具有天然的開放性和可擴展性。當系統(tǒng)面臨任務需求的不斷擴展和功能的持續(xù)迭代時，通過引入新的專門代理就可以無縫擴展和升級整體能力，而無需對現(xiàn)有架構進行大規(guī)模的重構改造。這與單一代理系統(tǒng)由于其封閉集中式設計,每次功能擴展都需要對整體架構做根本性的修改形成鮮明對比。 Multi-Agent 系統(tǒng)靈活可擴展的特性，使其可以更容易地適應不斷變化的復雜業(yè)務環(huán)境和需求。

Multi-Agent 系統(tǒng)系統(tǒng)固有的分布式特征還賦予了它天然的容錯性和健壯性。由于存在多個代理的冗余和備份，即使某些代理發(fā)生故障或受到攻擊，只要其他代理能夠按照事先商定的協(xié)作機制繼續(xù)運轉，整個系統(tǒng)仍將保持正常工作，從而最大程度地確保了關鍵任務的連續(xù)性和可靠性，這是單點故障高風險的單一代理系統(tǒng)所無法企及的。

Multi-Agent 系統(tǒng)參考架構示意圖

Multi-Agent 系統(tǒng)憑借其先天的分布式協(xié)作、異構智能融合、模塊化擴展、容錯魯棒等獨特優(yōu)勢，正逐步展現(xiàn)出在諸多傳統(tǒng)行業(yè)和復雜應用場景中的革命性影響力和巨大變革潛能。具體：

在運輸和交通管理領域，Multi-Agent 系統(tǒng)可將復雜的交通網(wǎng)絡分解為多個可協(xié)作的代理模塊，如交通流量代理、路徑規(guī)劃代理、事故預警代理等，通過彼此的緊密協(xié)同，實現(xiàn)對整個交通系統(tǒng)的精細化智能管控和動態(tài)優(yōu)化，大幅提升交通效率和安全性。

在制造業(yè)和機器人應用方面，Multi-Agent 系統(tǒng)能夠高效整合規(guī)劃、控制、執(zhí)行、監(jiān)測等異構智能模塊，使機器人系統(tǒng)擁有更高的自主性和適應性，在動態(tài)復雜的生產(chǎn)車間環(huán)境中可實現(xiàn)高效協(xié)作和隨機應變，實現(xiàn)人機物的有機融合，推動智能制造向更高水平邁進。

醫(yī)療健康系統(tǒng)作為典型的復雜場景，Multi-Agent 系統(tǒng)可將疾病診斷、治療方案制定、患者健康管理等環(huán)節(jié)分而治之，由不同的專家代理分工協(xié)作，通過整合醫(yī)療知識庫、個人健康數(shù)據(jù)等異構信息源，為患者提供更加精準的個性化診療方案，實現(xiàn)醫(yī)療資源的優(yōu)化配置和高效利用。

此外，在需求變化劇烈、環(huán)境復雜多變的應用場景中，Multi-Agent 系統(tǒng)的適應性決策能力也將大放異彩。靈活的模塊化設計和自主調整策略，使 Multi-Agent 系統(tǒng)能夠有效應對動態(tài)環(huán)境的不確定性挑戰(zhàn)，制定出行之有效的應對之策。

Reference ：

• [1] https://www.marktechpost.com/2024/04/26/single-agent-architectures-ssas-and-multi-agent-architectures-maas-achieving-complex-goals-including-enhanced-reasoning-planning-and-tool-execution-capabilities/
• [2] https://neurohive.io/en/news/arthur-bench-framework-for-evaluating-language-models/