超越单一模型 AI：架构设计如何驱动可靠的多代理编排

我们正见证 AI 飞速演进。现如今，AI 不再仅仅是构建单一超智能模型，而真正的力量和激动人心的前沿在于让多个专门化的 AI 代理协同工作。可以把它们想象成一支由各具专长的专家团队组成，例如，一位负责数据分析、一位与客户互动、另一位则负责物流管理等。正如各界讨论所设想，并由现代平台实现的那样，让这支团队实现无缝协作正是其神奇所在。

但实话实说：协调一群独立且偶尔行为怪异的 AI 代理确实不易。问题不仅仅在于构建各个酷炫的代理，而在于中间那混乱的编排环节，它可能决定整个系统的成败。当多个代理相互依赖、异步行动并可能单独失效时，你所构建的不仅是软件，而是一场复杂的管弦乐演出。在这种情况下，坚实的架构蓝图显得尤为重要。我们需要从一开始就采用为可靠性和可扩展性而设计的模式。

代理协作的难题

为什么编排多代理系统如此具有挑战性？首先，因为：

它们是独立的 不同于程序中被调用的函数，代理通常拥有各自的内部循环、目标和状态，它们不会仅仅耐心等待指令。

通信变得复杂 不仅仅是代理 A 与代理 B 间的对话。代理 A 可能会向代理 C 和代理 D 广播有价值的信息，而代理 B 则可能需等待代理 E 的信号后再向代理 F 传达某个信息。

需要共享“脑袋”（状态） 如何确保所有代理对正在发生的事情形成一致共识？比如当代理 A 更新了一条记录，代理 B 如何能够 可靠 且 快速 地获知这一变化？信息如果陈旧或存在冲突，都会带来灾难性的后果。

故障在所难免 代理可能会崩溃，消息可能会丢失，外部服务调用可能会超时。当系统中某一个部分出现故障时，你不希望整个系统陷入瘫痪，更不希望其做出错误的决策。

一致性同样不易实现 如何确保涉及多个代理的复杂多步骤过程最终达到一个有效的状态？这在操作分布式且异步执行时尤其困难。

简而言之，随着代理数量和相互作用的增加，组合复杂度呈指数级上升。如果没有一份稳固的规划，调试会变得令人痛苦，系统也会显得非常脆弱。

挑选你的编排策略

如何决定代理之间的协作方式，也许是最根本的架构选择。以下是几种框架：

指挥家 （ hierarchical ） 这就像传统的交响乐团。你有一个主要编排者（指挥家），他掌控整体节奏，指示特定代理（音乐家）何时演奏各自的乐章，并将所有部分汇聚成整体。

优势：流程清晰、执行过程易于追踪、控制方式简单；对于较小或动态性较低的系统来说，这样的方式较为简便。

注意：指挥家可能会成为瓶颈或单点故障。如果你需要代理能够动态响应或在没有持续监督的情况下工作，这种模式的灵活性便受限。

爵士乐团 （ federated/decentralized ） 在这种模式中，代理基于共享信号或规则直接进行协调，类似于爵士乐队中音乐家根据彼此的提示及共同主题即兴演奏。可能会共享一些资源或事件流，但没有中央“老板”去微观管理每一个细节。

优势：具有弹性（若某个“音乐家”停顿，其它代理通常能继续运作）、可扩展性强、适应变化能力高，以及能够呈现更为自然的 emergent 行为。

需要考虑的：这种方式可能使整体流程难以理解，调试时可能会问“那代理为何那样做？”确保全局一致性也需要精心设计。

许多实际应用的多代理系统（MAS）最终往往采用混合模式——可能由一个高层编排者设定大致框架，然后在该结构内再由各组代理采用去中心化方式协同工作。

管理代理的共享大脑（共享状态）

为了让代理有效协作，它们通常需要对世界有一个共享的视图，至少是与其任务相关的部分。这可能是客户订单的当前状态、涵盖产品信息的共享知识库，或者是为达成目标而进行的集体进程。如何让这个“集体大脑”在分布式代理之间保持一致且易于访问，确实是一大挑战。

我们依赖的架构模式包括：

中央图书馆 （ centralized knowledge base ） 一个统一、权威的信息存储点（比如数据库或专用知识服务），所有共享信息都存储于此。代理们像借阅书籍一样进行读取（读）和写入（写）。

优势：单一真实数据来源，更易强制保持一致性。

劣势：可能遭遇请求洪峰，从而影响响应速度或成为瓶颈，因此必须具备极高的健壮性和可扩展性。

分布式便签 （ distributed cache ） 代理将常用信息保存在本地以加快读取速度，同时依赖中央图书馆进行数据更新。

优势：读取速度更快。

劣势：如何确认本地副本是否为最新？缓存失效和数据一致性问题构成了重要的架构难题。

广播更新 （ message passing ） 代理不再不断向中央图书馆查询，而是由图书馆或其他代理通过消息“喊出”“嘿，这条信息变了！”代理们监听与他们相关的更新，并同步自己的数据。

优势：代理间相互解耦，非常适合事件驱动模式。

劣势：确保每个代理都能收到并正确处理消息增加了复杂性。如果某条消息丢失，该如何补救？

具体该选择哪种方式，取决于你对实时一致性的要求以及对性能的需求。

为意外情况构建应急机制（错误处理与恢复）

故障不是是否发生，而是何时发生。你的架构必须能够预见到这一点。

需要考虑的有：

守望者 （ supervision ） 设立专门监控其它代理的组件。如果某个代理突然沉默或行为异常，守望者可以尝试重启该代理或向系统发送警报。

谨慎重试 （ retries and idempotency ） 如果代理的操作失败，通常应尝试重试。但这仅在该操作具备幂等性时有效。也就是说，无论执行五次还是一次，结果都应完全一致（类似于设置一个值，而非对其进行累加）。若操作不具备幂等性，重复尝试可能会导致混乱。

清理残局 （ compensation ） 如果代理 A 成功完成了某项任务，而代理 B（流程中的后续步骤）失败了，你可能需要“撤销”代理 A 的操作。像 Sagas 这样的模式可以帮助协调这些多步骤且支持补偿的流程。

记录进度 （ workflow state ） 保持整个过程的持久性日志非常关键。如果系统在流程中途宕机，可以从最后一个状态恢复，而不是从头开始。

构建防火墙 （ circuit breakers and bulkheads ） 这些模式可以防止某个代理或服务的故障导致其它部分过载或崩溃，从而将损害控制在最小范围内。

确保任务正确完成（一致性的任务执行）

即使各个代理具备单独的可靠性，你仍需保证整个协同任务能够正确完成。

需要考虑的有：

接近原子操作 虽然真正的 ACID 事务在分布式代理间难以实现，但通过像 Sagas 这样的模式，可以设计出接近原子性的工作流程。

不变的日志簿 （ event sourcing ） 将每一个重要操作和状态变化记录为不可变的事件日志，这不仅为你提供了完整的历史记录，还便于状态重构，适用于审计与调试。

就现实达成共识 （ consensus ） 对于关键决策，在继续之前可能需要代理们达成一致。这可以通过简单的投票机制实现，若信任或协调上存在特别复杂的问题，则可能需要更复杂的分布式共识算法。

检查工作成果 （ validation ） 在工作流程中内置检测步骤，当代理完成任务后验证其输出或状态。如果发现异常，则触发数据对账或修正流程。

构建必要的基础设施工具箱

优良的架构必须建立在合适的基础之上。

邮局 （ message queues/brokers like Kafka or RabbitMQ ） 这是解耦代理的绝对必要之物。代理发送消息到队列，感兴趣的代理从队列中取出消息，从而实现异步通信，处理流量突增并为弹性分布式系统提供关键支撑。

共享文件柜 （ knowledge stores/databases ） 这就是存放共享状态的地方。根据数据结构和访问模式选择合适的数据存储类型（关系型、 NoSQL、图数据库），该部分必须具备高性能和高可用性。

X 光机 （ observability platforms ） 日志、指标、追踪数据——这些都是必不可少的。调试分布式系统本就困难，必须能够清楚了解每个代理何时、如何以及在做什么，这是不可妥协的要求。

通讯录 （ agent registry ） 代理如何相互发现或找到所需的服务？一个中央注册表可以帮助管理这种复杂性。

操场 （ containerization and orchestration like Kubernetes ） 这便是你部署、管理和可靠扩展所有代理实例的实际手段。

代理之间如何通信？（通信协议选择）

代理之间的交互方式影响了从性能到耦合度的方方面面。

标准电话 （ REST/HTTP ） 简单、普适，适合基本的请求与响应，但在高数据量或复杂数据结构时可能显得冗长，效率较低。

结构化会议电话 （ gRPC ） 这种方式使用高效的数据格式，支持包括流式传输在内的多种调用方式，并且类型安全，性能卓越，但需要预先定义服务契约。

公告栏 （ message queues — protocols like AMQP, MQTT ） 代理将消息发布到特定主题，其他代理订阅他们关心的主题。这种方式是异步的、极易扩展，并且完全解耦发送者与接收者。

直通线 （ RPC — 较少使用 ） 代理可以直接调用其它代理的函数。虽然速度快，但耦合度非常紧，如果代理需要精确知晓对方的位置，则会带来不便。

请选择最适合交互模式的协议。这是直接请求？广播事件？还是数据流？

综合考虑

构建可靠、可扩展的多代理系统不是寻找魔法子弹，而是根据具体需求做出明智的架构选择。你会更倾向于采用层级式以强化控制，还是采取联合式以提高弹性？你将如何管理那至关重要的共享状态？当代理故障（不是是否，而是何时）时，你的方案又如何应对？哪些基础设施组件是不可妥协的？

答案虽然复杂，但聚焦于这些架构蓝图——代理间的交互编排、共享知识的管理、故障的提前规划、一致性的保障以及建立在坚实基础设施之上的系统建设——你就能应对复杂性，构建出将推动下一波企业 AI 革新的强大智能系统。

Nikhil Gupta 是 Atlassian 的 AI 产品管理负责人/资深产品经理。