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

眾所周知，AI Agent 已經(jīng)成為生成人工智能應(yīng)用程序的重要組成部分。然而，為了能夠有效地與復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行互動(dòng)，這些代理需要具備強(qiáng)大的推理能力，以便能夠獨(dú)立做出決策并幫助用戶(hù)解決各種任務(wù)。行為和推理之間存在著緊密的協(xié)同聯(lián)系，這對(duì)于 AI Agent 快速學(xué)習(xí)新任務(wù)非常有幫助。此外，AI Agent 還需要推理能力來(lái)修改他們的計(jì)劃，同時(shí)考慮到新的反饋或?qū)W到的信息。如果缺乏推理技能，這些代理的工作可能會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題，例如誤解用戶(hù)的查詢(xún)或未能考慮到多步驟的影響。

因此，推理能力對(duì)于 AI Agent 來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。它們需要能夠推理和理解復(fù)雜的情境，從而做出明智的決策和行動(dòng)。通過(guò)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(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推斷。這種能力使得代理能夠更好地理解用戶(hù)的意圖和需求，并提供準(zhǔn)確的響應(yīng)和解決方案。

此外，推理還能夠幫助 AI Agent 在面對(duì)新的信息或反饋時(shí)進(jìn)行靈活的調(diào)整和改進(jìn)。代理可以根據(jù)推理結(jié)果來(lái)修改其計(jì)劃和策略，以適應(yīng)不斷變化的環(huán)境和需求。這種迭代的推理過(guò)程使得 AI Agent 能夠不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化自身的性能，提供更加智能和高效的服務(wù)。

一、到底什么是 Agent 以及如何理解 ?

近年來(lái)，大型語(yǔ)言模型(Large Language Models, LLMs)的出現(xiàn)為人工智能領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的變革。這種基于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成的語(yǔ)言模型不僅具備卓越的自然語(yǔ)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(dú)特優(yōu)勢(shì)， LLM 正被視為構(gòu)建新一代 AI Agent 系統(tǒng)的基礎(chǔ)計(jì)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(fù)合智能系統(tǒng)，旨在模擬人類(lèi)面對(duì)任務(wù)挑戰(zhàn)時(shí)的思考和行為方式，即制定解決方案，并合理調(diào)配可用的工具資源加以執(zhí)行。這種設(shè)計(jì)理念與人類(lèi)的認(rèn)知模式有著內(nèi)在的相似性：面對(duì)棘手的問(wèn)題時(shí)，我們首先會(huì)在腦中構(gòu)筑出綜合性的解決策略，然后再動(dòng)用各種手段資源去一一實(shí)施，最終完成既定目標(biāo)。在該過(guò)程中，人腦扮演著至關(guān)重要的推理和規(guī)劃角色，而 LLM 恰好為 AI Agent 賦予了類(lèi)似的核心推理能力。

在整個(gè)任務(wù)解決的流程中，AI Agent 首先需要借助 LLM 的強(qiáng)大推理能力，根據(jù)當(dāng)前的環(huán)境狀態(tài)、任務(wù)需求等全面信息，制定一個(gè)合理的解決計(jì)劃。接下來(lái)，為了實(shí)現(xiàn)計(jì)劃的各個(gè)環(huán)節(jié)，代理將根據(jù)具體需求調(diào)用其可用的工具，如信息檢索、分析建模、知識(shí)庫(kù)查詢(xún)等。這類(lèi)工具正是代理賴(lài)以發(fā)揮其功能的“百寶箱”。

除了核心的 LLM 計(jì)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(wù)管理模塊、安全控制模塊、用戶(hù)交互界面等，以保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行和高效調(diào)度。總的來(lái)說(shuō)，一個(gè)典型的 AI Agent 可以概括為由三大核心部分構(gòu)成：

1.Prompt

Prompt 是多代理智能系統(tǒng)的核心指導(dǎo)綱領(lǐng)，相當(dāng)于整個(gè)系統(tǒng)的行為和工作方式的總體藍(lán)圖。它明確界定了每個(gè)智能代理的目標(biāo)和職責(zé)，同時(shí)也提出了實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)所需遵循的約束條件和準(zhǔn)則。

值得關(guān)注的是，Prompt 設(shè)計(jì)也直接影響了單個(gè)智能代理的復(fù)雜程度。為了構(gòu)建一個(gè)復(fù)雜的多代理系統(tǒng)，我們通常會(huì)在不同的代理之間合理分工，使每個(gè)代理負(fù)責(zé)較為簡(jiǎn)單的子任務(wù)。這種分工有利于控制單個(gè)代理的復(fù)雜性，從而更易于管理和調(diào)試。相應(yīng)地，每個(gè)代理的提示也會(huì)相對(duì)簡(jiǎn)單一些，只需關(guān)注該代理的具體職責(zé)范疇。

2.Memory

Memory 則是賦予智能代理以學(xué)習(xí)、進(jìn)化和持續(xù)優(yōu)化的能力。就像代理的個(gè)人知識(shí)庫(kù)和經(jīng)驗(yàn)檔案，記錄了其過(guò)往的所見(jiàn)所聞和互動(dòng)歷程。借助 Memory，代理無(wú)需在每個(gè)新場(chǎng)景中從零開(kāi)始，而是能夠依賴(lài)已有積累做出明智判斷。更重要的是，Memory 使代理能夠及時(shí)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，不斷提升自我。

正如人類(lèi)會(huì)從過(guò)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(nèi)化歷史交互中的有價(jià)值信息，進(jìn)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(duì)已知的積累和沉淀，更在于賦予了代理持續(xù)進(jìn)化和自我完善的內(nèi)在動(dòng)力。

3.Tools

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

誠(chéng)然，Prompt、Memory 和 Tools 分別側(cè)重于不同層面的能力賦予，但它們并非相互獨(dú)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(dāng)?shù)闹敢苊饬嗣つ亢褪Х?另一方面，Memory 和 Tools 又為系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)Prompt 所定的目標(biāo)提供了核心支撐。三者缺一不可，相互依賴(lài)，共同構(gòu)筑了一個(gè)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(gè)集成了多種工具的人工智能代理構(gòu)成，旨在自主完成各種復(fù)雜任務(wù)。該代理?yè)碛袕?qiáng)大的推理和綜合能力，能夠基于大型語(yǔ)言模型的知識(shí)庫(kù)，制定分階段的解決方案。在執(zhí)行過(guò)程中，代理會(huì)靈活調(diào)配所需工具的組合，逐步完成每個(gè)環(huán)節(jié)，并將各階段的中間輸出有機(jī)融合，最終生成理想的綜合解決方案，從而高效實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)。

Single-Agent 系統(tǒng)參考架構(gòu)示意圖

雖然 Single-Agent 系統(tǒng)憑借集成多種工具和強(qiáng)大推理能力的優(yōu)勢(shì)，在某些特定場(chǎng)景中表現(xiàn)出色，但其在復(fù)雜動(dòng)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(shí)獲取和認(rèn)知范疇高度依賴(lài)于其訓(xùn)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(gòu)的信息要素，以及復(fù)雜環(huán)境中瞬息萬(wàn)變的細(xì)微變化。 Single-Agent 很容易產(chǎn)生知識(shí)盲區(qū)和認(rèn)知偏差，從而在面臨新的情景時(shí)無(wú)法作出前瞻性的正確決策，導(dǎo)致決策失誤。

其次，即便是當(dāng)下最先進(jìn)的 Single-Agent ，其可用的算力資源和計(jì)算能力在物理層面仍有明確的上限，無(wú)法做到無(wú)限擴(kuò)展。一旦面臨極其錯(cuò)綜復(fù)雜、計(jì)算量密集的任務(wù)， Single-Agent 無(wú)疑會(huì)遭遇算力瓶頸，無(wú)法高效完成處理，性能將大打折扣。

再者， Single-Agent 系統(tǒng)本質(zhì)上是一種集中式的架構(gòu)模式，這決定了它存在著極高的故障風(fēng)險(xiǎn)。一旦核心代理發(fā)生故障或遭受攻擊，整個(gè)系統(tǒng)將完全癱瘓，難以繼續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，缺乏有效的容錯(cuò)和備份機(jī)制，無(wú)法確保關(guān)鍵任務(wù)的連續(xù)性和可靠性。

此外，復(fù)雜環(huán)境下的決策往往需要各種異構(gòu)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(wú)法充分挖掘多元異質(zhì)智能的協(xié)同潛能，解決復(fù)雜問(wèn)題的能力相對(duì)有限。

最后， Single-Agent 系統(tǒng)通常是封閉式的，新的功能、知識(shí)很難被快速注入和更新，整體的可擴(kuò)展性和可升級(jí)性較差，無(wú)法高效適應(yīng)不斷變化的復(fù)雜業(yè)務(wù)需求，存在架構(gòu)上的先天缺陷。

三、什么是 Multi Agent 以及為什么是一個(gè)里程碑突破?

在上述文章中，我們提到，Single-Agent 系統(tǒng)在實(shí)踐探索中逐步凸顯出重大局限性，尤其是在應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變?nèi)蝿?wù)環(huán)境以及系統(tǒng)可擴(kuò)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(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。MAS 提供了一種強(qiáng)大的分布式架構(gòu)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(gòu)中，由眾多獨(dú)立自治的智能體代理組成，它們擁有各自獨(dú)特的領(lǐng)域知識(shí)、功能算法和工具資源，可以通過(guò)靈活的交互協(xié)作，共同完成錯(cuò)綜復(fù)雜的決策任務(wù)。與單一代理系統(tǒng)將所有職責(zé)高度集中在一個(gè)代理身上不同， Multi-Agent 系統(tǒng)則實(shí)現(xiàn)了職責(zé)和工作的模塊化分工，允許各個(gè)代理按照自身的特長(zhǎng)和專(zhuān)長(zhǎng)，承擔(dān)不同的子任務(wù)角色,進(jìn)行高度專(zhuān)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(qiáng)大的處理復(fù)雜多樣化任務(wù)的能力。

此外， Multi-Agent 系統(tǒng)具有天然的開(kāi)放性和可擴(kuò)展性。當(dāng)系統(tǒng)面臨任務(wù)需求的不斷擴(kuò)展和功能的持續(xù)迭代時(shí)，通過(guò)引入新的專(zhuān)門(mén)代理就可以無(wú)縫擴(kuò)展和升級(jí)整體能力，而無(wú)需對(duì)現(xiàn)有架構(gòu)進(jìn)行大規(guī)模的重構(gòu)改造。這與單一代理系統(tǒng)由于其封閉集中式設(shè)計(jì),每次功能擴(kuò)展都需要對(duì)整體架構(gòu)做根本性的修改形成鮮明對(duì)比。 Multi-Agent 系統(tǒng)靈活可擴(kuò)展的特性，使其可以更容易地適應(yīng)不斷變化的復(fù)雜業(yè)務(wù)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(cuò)性和健壯性。由于存在多個(gè)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(jī)制繼續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，整個(gè)系統(tǒng)仍將保持正常工作，從而最大程度地確保了關(guān)鍵任務(wù)的連續(xù)性和可靠性，這是單點(diǎn)故障高風(fēng)險(xiǎn)的單一代理系統(tǒng)所無(wú)法企及的。

Multi-Agent 系統(tǒng)參考架構(gòu)示意圖

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

在運(yùn)輸和交通管理領(lǐng)域，Multi-Agent 系統(tǒng)可將復(fù)雜的交通網(wǎng)絡(luò)分解為多個(gè)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(yù)警代理等，通過(guò)彼此的緊密協(xié)同，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)交通系統(tǒng)的精細(xì)化智能管控和動(dòng)態(tài)優(yōu)化，大幅提升交通效率和安全性。

在制造業(yè)和機(jī)器人應(yīng)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(cè)等異構(gòu)智能模塊，使機(jī)器人系統(tǒng)擁有更高的自主性和適應(yīng)性，在動(dòng)態(tài)復(fù)雜的生產(chǎn)車(chē)間環(huán)境中可實(shí)現(xiàn)高效協(xié)作和隨機(jī)應(yīng)變，實(shí)現(xiàn)人機(jī)物的有機(jī)融合，推動(dòng)智能制造向更高水平邁進(jìn)。

醫(yī)療健康系統(tǒng)作為典型的復(fù)雜場(chǎng)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(zhuān)家代理分工協(xié)作，通過(guò)整合醫(yī)療知識(shí)庫(kù)、個(gè)人健康數(shù)據(jù)等異構(gòu)信息源，為患者提供更加精準(zhǔn)的個(gè)性化診療方案，實(shí)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(fù)雜多變的應(yīng)用場(chǎng)景中，Multi-Agent 系統(tǒng)的適應(yīng)性決策能力也將大放異彩。靈活的模塊化設(shè)計(jì)和自主調(diào)整策略，使 Multi-Agent 系統(tǒng)能夠有效應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的不確定性挑戰(zhàn)，制定出行之有效的應(yīng)對(duì)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/