Agent 编排模式

本节介绍 Agent 的编排模式，包括单 Agent 系统、多 Agent 系统，以及具体的管理模式和去中心化模式。

基本概念

编排（Orchestration）使 Agent 能够有效地执行工作流。虽然立即构建具有复杂架构的完全自主 Agent 很诱人，但客户通常通过增量方法取得更大的成功。

两种编排类别

类别	说明
单 Agent 系统	单个模型配备适当的工具和指令，在循环中执行工作流
多 Agent 系统	工作流执行分布在多个协调的 Agent 之间

单 Agent 系统

单个 Agent 可以通过增量添加工具来处理许多任务，保持复杂性可控，简化评估和维护。每个新工具都扩展了其能力，而不会过早地迫使您编排多个 Agent。

循环机制

每个编排方法都需要一个"运行"的概念，通常实现为一个循环，让 Agent 运行直到达到退出条件（详见第 2 篇：Agent 核心循环）。

常见的退出条件：

• 工具调用完成
• 生成特定结构化输出
• 达到最大轮数
• Agent 主动放弃任务

Agents.run(
    agent,
    [UserMessage("What's the capital of the USA")]
)

何时考虑创建多个 Agent

一般建议：首先最大化单个 Agent 的能力。更多 Agent 可以提供直观的概念分离，但可能引入额外的复杂性和开销。

需要拆分 Agent 的信号：

信号	说明
复杂逻辑	提示包含许多条件语句（多个 if-then-else 分支），提示模板难以扩展
工具过载	工具数量多、相似性或重叠度高，即使提供描述性名称和详细描述仍不能改善性能

多 Agent 系统

虽然多 Agent 系统可以为特定工作流和需求设计多种方式，但有以下常见类别：

模式	说明
管理模式	中央"管理器" Agent 协调多个专业 Agent，每个处理特定任务或领域
去中心化模式	多个 Agent 作为对等体运行，根据各自的专长相互交接任务
混合模式	多层管理 + 局部去中心化的组合，实际生产中最常见

多 Agent 系统可以建模为图，Agent 表示为节点：

• 管理模式：边表示工具调用
• 去中心化模式：边表示在 Agent 之间转移执行的交接

管理模式

管理模式授权一个中央 LLM——"管理器"——通过工具调用无缝协调专业 Agent 网络。

核心特点

• 管理器不会丢失上下文或控制权
• 智能地将任务委托给正确的 Agent 在正确的时间
• 轻松综合结果成有凝聚力的交互
• 确保平滑、统一的用户体验

架构图

用户输入: "Translate 'hello' to Spanish, French and Italian"
                │
                ▼
        ┌───────────────┐
        │    Manager    │
        └───────┬───────┘
                │
    ┌───────────┼───────────┐
    ▼           ▼           ▼
┌───────┐  ┌───────┐  ┌───────┐
│Spanish│  │French │  │Italian│
│ Agent │  │ Agent │  │ Agent │
└───────┘  └───────┘  └───────┘

实现示例

manager_agent = Agent(
    name="manager_agent",
    instructions=(
        "You are a translation agent. You use tools given to you to translate. "
        "If asked for multiple translations, you call the relevant tools."
    ),
    tools=[
        spanish_agent.as_tool(
            tool_name="translate_to_spanish",
            tool_description="Translate the user's message to Spanish",
        ),
        french_agent.as_tool(
            tool_name="translate_to_french",
            tool_description="Translate the user's message to French",
        ),
        italian_agent.as_tool(
            tool_name="translate_to_italian",
            tool_description="Translate the user's message to Italian",
        ),
    ],
)

async def main():
    orchestrator_output = await Runner.run(
        manager_agent,
        "Translate 'hello' to Spanish, French and Italian",
    )

适用场景

这种模式非常适合您只希望一个 Agent 控制工作流执行并访问用户的场景。

去中心化模式

在去中心化模式中，Agent 可以相互"交接"工作流执行。交接是一种单向转移，允许一个 Agent 委托给另一个 Agent。

核心特点

• 交接是一种工具或函数
• 如果 Agent 调用交接函数，立即开始在交接的新 Agent 上执行
• 同时转移最新的对话状态
• 每个 Agent 都可以将工作流控制权移交给另一个 Agent

架构图

用户: "Where is my order?"
                │
                ▼
        ┌───────────────┐
        │   Triage      │
        └───────┬───────┘
                │
    ┌───────────┼───────────┐
    ▼           ▼           ▼
┌────────┐  ┌───────┐  ┌───────┐
│ Issues │  │ Sales │  │Orders │
└───┬────┘  └───┬───┘  └───┬───┘
    │           │           │
    ▼           ▼           ▼
"Let me help  "Here are   "On its
 you with..."  the plans"  way!"

实现示例

technical_support_agent = Agent(
    name="Technical Support Agent",
    instructions="You provide expert assistance with resolving technical issues.",
    tools=[search_knowledge_base],
)

sales_assistant_agent = Agent(
    name="Sales Assistant Agent",
    instructions="You help enterprise clients browse the product catalog.",
    tools=[initiate_purchase_order],
)

order_management_agent = Agent(
    name="Order Management Agent",
    instructions="You assist clients with inquiries regarding order tracking.",
    tools=[search_order_status],
)

适用场景

当您不需要单个 Agent 保持中央控制或综合时，这是最佳的——允许每个 Agent 接管执行并根据需要与用户交互。

声明式 vs 代码优先

方法	说明	优点	缺点
声明式	预先明确定义每个分支、循环和条件	可视化清晰	随着工作流变得更动态和复杂，变得繁琐
代码优先	直接使用熟悉的编程构造表达工作流逻辑	更灵活、更动态、更易调试	需要编程知识

建议：使用代码优先方法，无需预先定义整个图，实现更动态、更灵活的 Agent 编排。

总结

编排 Agent 的核心原则：

原则	说明
保持灵活性	保持组件灵活、可组合
匹配复杂性	使用与你的复杂性级别匹配的编排模式
增量演进	从单个 Agent 开始，仅在需要时演变为多 Agent 系统
避免过度设计	只有当复杂性能够切实改善结果时才增加复杂性

一句话总结：先从简单的单 Agent 开始，当单个 Agent 无法满足需求时，再考虑引入多 Agent 编排。