什么是multi agent

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。

其实只要看过官方文档的应该都能知道，大模型请求中，最大的两个变量：Messages和Tools。Messages里面放的是sys prompt，memory，user query；Tools里面放的是一些能力的Json Scheme；而这两者组合在一起，就形成整个完全的Prompt。所以Agent应用开发的本质是什么？动态Prompt拼接。通过工程化的手段，不断把业务需求转述成新的prompt。短期记忆：messages里的历史QA对；长期记忆：summary之后的本文，再塞回system prompt；RAG是啥？向量相似性检索，然后放在system prompt里或者通过tools触发检索Action：触发tool_calls标记，进入请求循环，拿模型生成的请求参数进行API request，再把结果返回给大模型进行交互；没有tool_calls标记了，循环结束。对应页面上就是对话一轮对话结束。Multi Agents是啥？把system prompt和tools换一换，A就变成B了。还有啥？没了呀，本质就是这些东西。当然，这也就是最基本的原理，想做深，做好，肯定还有很多坑需要踩。

1.控制器更新当前环境状态，选择下一时刻行动的Agent。2.Agent与环境交互，更新自身的记忆信息。3.Agent调用LLM，执行动作并获取输出消息。4.将输出消息更新到公共环境中。参考资料：《[multi-agent：多角色Agent协同合作，高效完成复杂任务](https://zhuanlan.zhihu.com/p/660045220)》《[多智能体Agent协同系统是什么](https://www.ai-indeed.com/encyclopedia/6125.html)》