多智能體系統設計模式:當一個 AI Agent 不夠用時

TL;DR

• 核心洞察:複雜 AI 應用需要多個專門化 Agent 協作,而非單一巨型 Agent
• 企業價值:模組化設計大幅降低維護成本,提升系統可靠性與可測試性
• 技術關鍵:掌握 7 種核心設計模式,涵蓋大多數企業級應用場景
• 實戰建議:從 Sequential Pipeline 開始,漸進式引入 Coordinator 和 Parallel 模式

當大家還在調教單一 Agent,更重要的架構變革正在發生

某家電商平台在導入 AI 客服時,技術團隊花了三個月時間訓練一個「超級 Agent」,試圖讓它同時處理訂單查詢、退款申請、產品推薦、技術支援等所有任務。結果?系統變得極難維護,每次更新一個功能就可能破壞其他功能,debug 時間比開發時間還長。

這個案例揭示了一個關鍵洞察:當 AI 應用的複雜度超過某個臨界點,單一 Agent 架構就會成為瓶頸。

實際上,Google、OpenAI 等科技巨頭早已在內部採用多智能體系統 (Multi-Agent System, MAS) 架構。採用 MAS 的企業 AI 專案,在可維護性和開發速度上都有顯著提升。

這不是理論,而是已經在發生的架構演進。

從企業策略角度: 為什麼需要多智能體系統?

1. 複雜度管理:分而治之的威力

想像你正在構建一個企業級的智能助理,需要處理:

• 日程管理
• 郵件回覆
• 數據分析
• 文件生成
• 專案追蹤

將所有功能塞進一個 Agent,就像讓一個員工同時擔任秘書、分析師、撰稿人、專案經理。理論上可行,實務上災難。

多智能體架構的價值主張:

2. 專業化帶來的效能提升

每個 Agent 專注於特定領域,可以:

• 使用最適合該任務的模型(不用所有地方都用 GPT-4)
• 優化特定領域的 Prompt 工程
• 獨立調整參數與策略
• 顯著降低 Token 成本(對的任務用對的模型)

3. 風險隔離與系統韌性

當某個功能出問題時:

• 單一 Agent:整個系統可能崩潰
• 多智能體系統:其他 Agent 繼續運作,問題被隔離

這在金融、醫療等高風險產業尤其關鍵。

從技術實現角度: 7 種核心設計模式

以下基於 Google Agent Development Kit (ADK) 的實踐經驗,介紹企業級應用最常見的設計模式。

七種核心模式總覽:

模式 1: Coordinator/Dispatcher Pattern (協調器模式)

適用場景:需要根據請求內容動態路由到不同處理單元

架構圖:

實戰價值:

• 建構時間:通常 2-3 天即可完成
• 維護成本:顯著降低
• 擴展性:新增功能只需加入新 Agent,無需修改核心邏輯

技術實現重點:

# 協調器 Agent 設計
coordinator = LlmAgent(
    name="HelpDeskCoordinator",
    model="gemini-2.0-flash",  # 使用較輕量模型即可
    instruction="""
    根據用戶請求類型進行路由:
    - 費用、帳單、付款問題 -> Billing Agent
    - 登入、技術故障、功能問題 -> Support Agent
    - 產品功能、升級、方案諮詢 -> Sales Agent
    """,
    sub_agents=[billing_agent, support_agent, sales_agent]
)

關鍵洞察:Coordinator 本身不需要很強的推理能力,可以用較便宜的模型,將預算花在專業 Agent 上。

模式 2: Sequential Pipeline Pattern (序列管線模式)

適用場景:多階段處理流程,每一步的輸出是下一步的輸入

架構圖:

實戰案例:文件審查系統

1. 驗證 Agent:檢查格式、完整性 → validation_status
2. 分析 Agent:提取關鍵信息 → extracted_data
3. 評估 Agent:根據規則評分 → compliance_score
4. 報告 Agent:生成審查報告 → final_report

性能優勢:

• 處理速度:顯著提升(各階段可並行優化)
• 錯誤率:大幅降低(每階段可獨立驗證)
• 可維護性:修改單一階段不影響其他階段

狀態管理機制:

validator = LlmAgent(
    name="Validator",
    instruction="驗證輸入數據的格式與完整性",
    output_key="validation_status"  # 自動寫入 session.state
)

processor = LlmAgent(
    name="Processor",
    instruction="處理數據,前置條件:{validation_status} == 'valid'",
    output_key="processed_result"  # 下一階段可讀取
)

pipeline = SequentialAgent(
    name="DataPipeline",
    sub_agents=[validator, processor, reporter]
)

模式 3: Parallel Fan-Out/Gather Pattern (並行扇出收集模式)

適用場景:需要同時執行多個獨立任務,最後匯總結果

架構圖:

實戰案例:市場情報系統

• 同時擷取:競爭對手價格、社群媒體情緒、新聞報導
• 延遲時間:大幅縮短(並行執行)
• 成本效益:Token 使用量相同,時間顯著節省

性能優勢:

關鍵技術細節:

# 並行執行設計
gatherer = ParallelAgent(
    name="InfoGatherer",
    sub_agents=[
        LlmAgent(name="PriceFetcher", output_key="price_data"),
        LlmAgent(name="SentimentFetcher", output_key="sentiment_data"),
        LlmAgent(name="NewsFetcher", output_key="news_data")
    ]
)

# 匯總階段
synthesizer = LlmAgent(
    name="DataSynthesizer",
    instruction="整合 {price_data}, {sentiment_data}, {news_data} 生成洞察報告"
)

workflow = SequentialAgent(
    sub_agents=[gatherer, synthesizer]
)

避坑指南:

• 使用不同的 output_key 避免 race condition
• 確保各 Agent 之間真正獨立,無依賴關係
• 失敗處理:單一 Agent 失敗不應阻塞整體流程

模式 4: Hierarchical Task Decomposition (階層式任務分解)

適用場景:複雜任務需要遞迴分解為子任務

架構圖:

企業級應用場景:

• 財務報告生成系統
• 法律文件審查流程
• 產品需求分析工具

成本優化策略:

• Top Level:使用 GPT-4 或 Claude 3.5 (決策品質關鍵)
• Mid Level:使用 GPT-3.5 或 Gemini Flash (執行能力足夠)
• Low Level:使用專用模型或傳統工具 (降低成本)

成本對比分析:

模式 5: Generator-Critic Pattern (生成-評論模式)

適用場景:需要品質把關的內容生成任務

架構圖:

實戰價值:

• 法律文件生成:大幅降低合規風險
• 技術文檔撰寫:顯著提升準確性
• 代碼生成:明顯降低 bug 率

技術實現:

# 生成器
generator = LlmAgent(
    name="DraftWriter",
    model="gpt-4",
    instruction="撰寫技術文檔草稿",
    output_key="draft"
)

# 評論家
critic = LlmAgent(
    name="TechnicalReviewer",
    model="gpt-4",
    instruction="""
    審查 {draft} 的:
    1. 技術準確性
    2. 邏輯完整性
    3. 術語一致性
    輸出 'approved' 或具體修改建議
    """,
    output_key="review"
)

pipeline = SequentialAgent(
    sub_agents=[generator, critic]
)

進階技巧:可以加入迭代機制(見模式 6),讓 Generator 根據 Critic 反饋自動修正,最多迭代 3 次。

模式 6: Iterative Refinement Pattern (迭代優化模式)

適用場景:需要逐步優化直到達成品質標準

架構圖:

實戰案例:AI 代碼優化系統

1. 迭代 1: 初步生成代碼 → 品質評估:良好
2. 迭代 2: 修正邏輯錯誤 → 品質評估:優良
3. 迭代 3: 優化性能 → 品質評估:優秀 ✓ 達標

性能分析:

• 平均迭代次數:2-3 次
• 最終品質:明顯優於單次生成
• 額外成本:適度增加 Token 使用(但品質提升值得)

關鍵參數設定:

refinement_loop = LoopAgent(
    name="CodeRefinement",
    max_iterations=5,  # 防止無限循環
    sub_agents=[
        LlmAgent(name="CodeRefiner", output_key="code"),
        LlmAgent(name="QualityChecker", output_key="quality_score"),
        CustomAgent(name="StopChecker")  # 檢查是否達標並終止
    ]
)

停止條件設計:

• 方案 A:品質分數 ≥ 85
• 方案 B:改善幅度 < 5%(進入收斂)
• 方案 C:達到最大迭代次數

模式 7: Human-in-the-Loop Pattern (人機協作模式)

適用場景:需要人類審核或決策的關鍵節點

架構圖:

企業必備場景:

• 財務審批流程
• 法律合約簽署
• 敏感信息發布
• 大額交易執行

合規性價值:

• 滿足金融業監管要求
• 降低 AI 誤判風險
• 建立審計軌跡

整合方案:

# 自定義 Tool:呼叫外部審批系統
async def request_human_approval(amount: float, reason: str) -> str:
    # 1. 發送通知到審批系統(Slack/Email/內部平台)
    # 2. 等待人類決策(輪詢或 webhook)
    # 3. 返回 "approved" 或 "rejected"
    pass

approval_agent = LlmAgent(
    name="ApprovalRequester",
    tools=[FunctionTool(func=request_human_approval)],
    instruction="金額 > $10,000 需請求人類審批"
)

實施經驗:

• 設定合理超時時間(4-24 小時,依業務而定)
• 提供清晰的審批上下文
• 支援審批記錄追溯

實戰建議:如何選擇合適的模式?

以下是基於實際專案經驗的決策樹:

決策矩陣

漸進式導入路徑

第一階段(Week 1-2):

• 從 Sequential Pipeline 開始
• 快速驗證價值,建立信心

第二階段(Week 3-4):

• 加入 Coordinator 處理多類型請求
• 導入 Parallel 模式提升性能

第三階段(Week 5-8):

• 根據業務需求引入 Hierarchical 或 Iterative
• 在關鍵節點加入 Human-in-the-Loop

成功指標:

• 開發速度顯著提升
• 維護工時大幅降低
• 系統穩定性明顯改善

附錄:技術實現細節

狀態管理最佳實踐

# ❌ 錯誤:容易產生衝突
agent_a.output_key = "result"
agent_b.output_key = "result"  # 覆蓋了 agent_a 的結果

# ✅ 正確:使用明確的命名
agent_a.output_key = "validation_result"
agent_b.output_key = "processing_result"

Agent 間通訊機制對比

錯誤處理策略

# 為每個 Agent 設定錯誤處理
agent = LlmAgent(
    name="DataProcessor",
    instruction="處理數據,若失敗將錯誤寫入 state['error']",
    # 下一個 Agent 可檢查 state['error'] 並決定是否繼續
)

總結:從單一 Agent 到多智能體系統的範式轉移

從企業策略角度來看

多智能體系統不是技術炫技,而是管理複雜度的必然選擇。當你的 AI 應用需要處理 3 個以上的主要功能時,就應該認真考慮 MAS 架構。

關鍵價值主張:

• 大幅降低維護成本:模組化帶來的長期 ROI
• 顯著提升開發速度:並行開發,快速迭代
• 增強系統韌性:錯誤隔離,局部失敗不影響全局

從技術實現角度來看

7 種設計模式涵蓋了絕大多數企業場景,關鍵是:

1. 從簡單開始:Sequential Pipeline 驗證概念
2. 按需擴展:根據實際需求引入複雜模式
3. 持續優化:監控性能,調整架構

核心洞察

AI Agent 的未來不是「更強大的單一模型」,而是「協作更好的專業化團隊」。就像企業不會僱用一個「萬能員工」,而是建立專業分工的團隊一樣,AI 系統也在經歷同樣的進化。

下一步行動建議:

1. 評估現有 AI 應用的複雜度
2. 識別可拆分的獨立功能模組
3. 選擇一個高 ROI 場景進行 POC
4. 測量改善效果,逐步推廣

記住:架構演進是漸進式的,不需要一次性重構整個系統。從最痛的點開始,小步快跑,持續優化。