PythonAI算法
单 Agent 与多 Agent 系统架构对比及选型指南
对比了单 Agent 与多 Agent 系统的架构差异。单 Agent 依赖单一模型，集成简便但面临上下文爆炸和性能瓶颈；多 Agent 通过分工协作处理复杂任务，扩展性强但协调成本高。文章提供了基于 LangGraph 的 Python 主管模式代码示例，指导开发者根据任务复杂度选择合适的架构。
对比了单 Agent 与多 Agent 系统的架构差异。单 Agent 依赖单一模型，集成简便但面临上下文爆炸和性能瓶颈；多 Agent 通过分工协作处理复杂任务，扩展性强但协调成本高。文章提供了基于 LangGraph 的 Python 主管模式代码示例，指导开发者根据任务复杂度选择合适的架构。
在 AI 大模型风靡的今天，Agent（智能体）这个概念已经不再陌生。它们就像一个个拥有'思考'和'行动'能力的 AI 小助手，能帮我们完成各种任务。但问题来了，当任务变得越来越复杂，我们的 Agent 是会像《西游记》里的孙悟空一样，一个筋斗云十万八千里，什么妖魔鬼怪都能搞定；还是更像《复仇者联盟》那样，需要钢铁侠、美国队长、绿巨人各司其职，才能拯救世界呢？
今天就让我们一起揭开这两种架构的神秘面纱，看看它们各自的'独门绝技'和'团队秘籍'，帮你找到最适合你的 AI 团队组建方案。
想象一下，你有一个超级聪明的 AI 助手，它不仅能听懂你的指令，还能调用各种工具来完成任务。这就是单 Agent 系统的核心思想。它就像一个拥有'万能瑞士军刀'的独行侠，所有任务的规划、执行、工具调用都由它一人承担。
核心概念： 单 Agent 系统通常依赖一个大型语言模型（LLM）作为其'大脑'，并通过**模型上下文协议（MCP）**等机制，集成各种外部工具和数据源。MCP 就像一个标准化的'USB 接口'，让 Agent 可以轻松地连接到 Web 搜索、数据库、文件系统、计算器等各种'外设'。
优势解读：
挑战与局限：
然而，当任务的复杂度和规模不断攀升时，这位'全能战士'也会感到力不从心。
既然'全能战士'有其局限，那我们为什么不组建一个'梦之队'呢？**多 Agent 系统（Multi-Agent System, MAS）**正是基于这种思想。它由多个专业化的 Agent 组成，每个 Agent 专注于特定的任务或领域，通过相互通信、协调和协作来完成复杂任务。
核心概念： MAS 系统更像是一个'专家团队'，每个成员都有自己的'看家本领'。例如，一个 Agent 负责规划，一个 Agent 负责编码，一个 Agent 负责测试。它们之间通过定义好的协议进行沟通，共同推进项目。
优势解读：
挑战与局限：
当然，'梦之队'也不是没有烦恼的。
为了让大家更直观地理解这两种架构的差异，我特意准备了一张对比表格，让你一眼看穿它们的'前世今生'！
| 维度 | 单 Agent + MCP | 多 Agent (MAS) |
|---|---|---|
| 主要交互模式 | Agent ↔ 工具/资源 (通过 MCP) | Agent ↔ Agent；Agent ↔ 工具/资源 |
| 任务复杂度处理 | 依赖中心智能体的编排能力，复杂时易出错 | 通过任务分解和专业化处理复杂性 |
| 可扩展性 | 通过增加工具扩展功能，智能体本身可能成瓶颈 | 通过增加智能体扩展规模和能力，支持并行处理 |
| 推理能力 | 单一模型处理多种推理任务，难以专精 | 可以为不同任务配置专门的推理策略和知识 |
| 模块化 | 工具层面模块化 | 智能体层面模块化，利于独立开发和维护 |
| 鲁棒性/容错性 | 较低，中心智能体是单点故障风险 | 较高，分布式特性提供天然优势 |
| 上下文管理 | 易爆炸（工具说明占位多），导致语义丢失 | 各 Agent 上下文精简，专注于自身任务，有效避免语义丢失 |
| 适用场景 | 简单、清晰、步骤少、上下文单一的任务（如：查天气、简单信息检索） | 复杂、多步骤、需要专业化处理、上下文过长的任务（如：软件开发、复杂研究、多模态处理） |
是不是觉得上面的专业术语有点绕？没关系，咱们来点大白话！
单 Agent，就像你开了一家'一人公司'。你既是老板，又是员工，还是客服。所有的业务都由你一个人搞定。刚开始，公司小，业务简单，你一个人完全能应付。比如，你开个小卖部，卖卖零食饮料，收收钱，挺轻松。你的'万能瑞士军刀'（MCP 工具）就是你的计算器、扫码枪、进货渠道，都能帮你搞定。
但如果你的公司业务突然暴涨，客户越来越多，产品线越来越复杂，你一个人还能搞定吗？你可能要同时接电话、打包、送货、算账、还要开发新产品……这时候，你的'大脑'（LLM 上下文）就会'过载'，容易'忘事儿'，甚至把客户的订单搞混。这就是单 Agent 的上下文爆炸和语义丢失的烦恼。
多 Agent，则像是你把'一人公司'发展壮大，变成了一个'集团公司'。你不再是单打独斗，而是组建了一个专业的团队。有专门负责市场推广的 Agent，有专门负责产品研发的 Agent，有专门负责客户服务的 Agent。每个 Agent 都只专注于自己最擅长的领域，并且他们之间可以相互沟通、协作。
比如，客户下单后，销售 Agent 把订单信息传给生产 Agent，生产 Agent 再通知物流 Agent 发货。整个流程清晰流畅，效率大大提高。即使某个 Agent 出了点小问题，其他 Agent 也能及时补位，保证整个公司的正常运转。这就是多 Agent 的分工协作和高鲁棒性的魅力。
所以，选择单 Agent 还是多 Agent，就像选择开'一人公司'还是'集团公司'一样，取决于你的'业务'规模和复杂程度。小业务用'一人公司'效率高，大业务还是得靠'集团作战'！
咱们再来几个生活中的小例子，让你对 Agent 的选择有更深刻的理解。
假设你要做一顿简单的家常便饭：炒个青菜，煮个米饭。你一个人完全可以搞定。你就是那个'单 Agent'，你的'工具'（MCP）就是菜刀、锅、电饭煲。你先洗菜切菜，然后炒菜，同时煮饭，整个过程都在你的掌控之中，简单高效。
适用场景： 任务目标明确，步骤简单，不需要太多复杂的协调。比如，查天气、设置闹钟、翻译一句话等。
现在，你要举办一场盛大的家庭聚餐，邀请了亲朋好友几十号人。这时候，你一个人肯定忙不过来。你就会变成一个'多 Agent 系统'的'总指挥'：
每个 Agent 各司其职，相互配合，最终才能成功举办一场丰盛又热闹的聚餐。如果采购 Agent 买错了食材，主厨 Agent 会及时沟通调整；如果服务 Agent 不小心打翻了饮料，其他 Agent 也会迅速支援。这就是多 Agent 的协同和容错。
适用场景： 任务复杂，涉及多个环节，需要专业分工，且对效率和鲁棒性有较高要求。比如，软件开发、科学研究、市场营销活动策划等。
理论讲了这么多，是时候来点硬核的了！在企业级项目中，我们如何用 Python 来搭建一个多 Agent 系统呢？这里我们以 LangGraph 为例，展示一个经典的**主管模式（Supervisor Pattern）**的多 Agent 系统。在这个模式中，有一个'主管 Agent'负责任务的分配和流程的协调，而其他'工作 Agent'则专注于执行具体任务。
假设我们要构建一个简单的'代码生成与审查'系统，包含三个 Agent：
首先，确保你安装了必要的库：
pip install langchain langchain-openai langgraph
我们将使用 OpenAI 的 LLM 作为 Agent 的'大脑'。为了简化示例，我们这里不定义具体的工具，而是让 Agent 直接通过 LLM 的推理能力来完成任务。在实际项目中，你可以为每个 Agent 配置特定的工具（如代码解释器、Web 搜索工具等）。
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langgraph.graph import StateGraph, END
# 假设你已经设置了 OPENAI_API_KEY 环境变量
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
# 定义 Agent 的基类
class BaseAgent:
def __init__(self, name, system_message):
self.name = name
self.llm = llm.with_config(run_name=name)
self.system_message = system_message
def invoke(self, state):
messages = [("system", self.system_message)]
messages.extend(state["messages"])
response = self.llm.invoke(messages)
return {"messages": [response]}
# 定义各个专业 Agent
planner_agent = BaseAgent(
"Planner", "你是一个优秀的规划师。你的任务是根据用户需求，将复杂的任务分解为清晰、可执行的编程步骤。请输出一个步骤列表。"
)
coder_agent = BaseAgent(
"Coder", "你是一个经验丰富的 Python 程序员。你的任务是根据规划师提供的步骤，编写高质量的 Python 代码。请只输出代码，并用 ```python ``` 包裹。"
)
reviewer_agent = BaseAgent(
"Reviewer", "你是一个严谨的代码审查员。你的任务是检查程序员编写的 Python 代码，找出潜在的错误、不规范之处，并提出改进建议。如果代码完美，请回复'代码审查通过'。"
)
# 定义一个简单的 Agent 状态
class AgentState(dict):
messages: list
next: str
我们将使用 LangGraph 来定义 Agent 之间的流转逻辑。主管 Agent 将根据当前状态决定下一个要激活的 Agent。
# 定义主管 Agent 的逻辑
def supervisor_node(state: AgentState):
last_message = state["messages"][-1].content
if "代码审查通过" in last_message:
return "end"
elif "步骤列表" in last_message:
return "coder"
elif "Python 代码" in last_message:
return "reviewer"
else:
return "planner"
# 构建图
workflow = StateGraph(AgentState)
# 添加节点
workflow.add_node("planner", planner_agent.invoke)
workflow.add_node("coder", coder_agent.invoke)
workflow.add_node("reviewer", reviewer_agent.invoke)
# 设置入口点
workflow.set_entry_point("planner")
# 添加边
workflow.add_edge("planner", "coder")
workflow.add_edge("coder", "reviewer")
workflow.add_edge("reviewer", "supervisor") # 审查员完成后回到主管
# 主管 Agent 的条件路由
workflow.add_conditional_edges(
"supervisor", supervisor_node, {
"planner": "planner",
"coder": "coder",
"reviewer": "reviewer",
"end": END
},
)
app = workflow.()
现在，让我们给这个'梦之队'一个任务，看看它们如何协作完成！
# 运行示例
initial_message = HumanMessage(content="请帮我编写一个 Python 函数，计算斐波那契数列的第 n 项。")
# 存储所有消息，以便追踪整个对话过程
full_conversation = []
for s in app.stream({"messages": [initial_message], "next": "planner"}):
if "__end__" not in s:
node_name = list(s.keys())[0]
message_content = s[node_name]["messages"][-1].content
print(f"--- {node_name} Agent ---")
print(message_content)
full_conversation.append(f"--- {node_name} Agent ---\n{message_content}")
else:
print("--- 任务完成 ---")
full_conversation.append("--- 任务完成 ---")
# 打印完整对话（可选）
# print("\n".join(full_conversation))
代码解读：
这个示例展示了如何通过 LangGraph 构建一个简单的多 Agent 工作流。supervisor_node 函数充当了'主管'的角色，根据上一个 Agent 的输出内容，智能地决定下一个任务应该交给哪个 Agent。这种模式非常适合需要多阶段、多角色协作的复杂任务。
通过今天的深入探讨，相信你对单 Agent 和多 Agent 系统已经有了清晰的认识。它们各有千秋，没有绝对的优劣，只有最适合的场景。
在实际项目中，你甚至可以结合两者的优点，构建一个混合架构：在多 Agent 系统中，每个专业 Agent 内部又是一个单 Agent 系统，调用其专属的 MCP 工具。这就像一个大型集团公司，每个部门（多 Agent）内部又有自己的小团队（单 Agent）来处理具体业务。
记住，选择哪种架构，关键在于理解你的任务需求、资源限制以及对系统可扩展性和鲁棒性的要求。就像组建一支球队，你需要根据比赛类型和对手特点，选择是派出一个'超级巨星'单打独斗，还是组建一个'团队至上'的阵容。
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