完整指南：如何利用大型语言模型创新多智能体系统并避免常见陷阱！
它是什么，如何利用它进行创新，以及需要避免哪些隐藏的陷阱
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“好的，那么这个大型语言模型驱动的多代理系统到底是什么？”
想象一下，作为一名工程师，你的任务是为最近完成的项目撰写一份详细的技术报告。在典型的工作流程中，你会依次撰写每个部分：
- 在第1部分收集之前的工作/研究：最先进的评审
- 在第2部分撰写当前的实现并与最先进的技术进行对比：方法论
- 在第3部分创建可视化并分析结果：结果与讨论
- 在第4部分总结当前项目的学习：结论
一旦你完成了草稿，你的同事/主管将审查你的报告并提供反馈。然后你会相应地修改报告，并重新提交以进行另一轮审查。当你和你的同事/主管对报告的内容和质量都满意时，这个过程就会迭代进行。
现在，想象一个场景，一个专门的AI代理团队 🤖-🤖-🤖 协作为你完成整个报告的撰写，像你一样进行沟通和迭代：
- 代理 A 查询内部数据库或在线知识库，下载与主题相似的最新技术报告。它编写关键见解并撰写最先进的评审部分。
- 代理 B 检索你可用的技术笔记（例如，实验设置、设计规范等），并利用 代理 A 的见解撰写方法论部分。
- 代理 C 编写并执行代码，根据收集的实验数据生成可视化。
- 代理 D 通过视觉能力解释这些可视化，分析趋势或关键发现，并撰写结果与讨论部分。如果某些趋势不明确，代理 D 可能会要求 代理 C 以不同格式重新生成数据。
- 代理 E 根据所有其他代理的发现撰写结论部分。
- 代理 F 担任审阅者的角色。它阅读每个部分并向相关代理发送反馈以进行修订。这个迭代过程会持续，直到 代理 F 确信报告符合质量标准。
图 1 多代理系统撰写技术报告的示意图。（作者提供的图像）
在这里，每个代理都由一个 大型语言模型 (LLM) 驱动，使代理能够解决问题并相互沟通。代理被设计为 处理专业任务，并根据其预期任务配备不同的 能力（例如，调用应用程序接口以下载相关报告的代理 A，检索技术笔记的代理 B，执行代码的代理 C 等）。这些代理以高度 非线性 的方式工作，进行 协作 和 迭代，模仿人类团队。
这就是一个 多代理系统 的真实写照，一种潜在的更快、更具可扩展性和更有效的问题解决范式。
“我是一个创新者。我如何发现利用这种多代理方法进行创新的机会？”
在回答这个问题之前，让我们先看看是什么让这种方法独特。顾名思义，LLM驱动的多代理系统结合了两个强大的元素：
最先进的LLM经过广泛的领域知识预训练，并展示出类人推理能力。这使得LLM成为多才多艺的 问题解决者。此外，LLM还可以进一步具备调用外部工具（通过应用程序接口）、运行代码和检索文档的能力。这使得LLM成为 能够有效决策的自主代理。
2. 团队合作 🤝
多代理系统因素为有效的团队合作打开了大门。团队成员可以通过角色、专业知识或任务来区分，他们可以以顺序、并行或混合模式工作。
现在我们有一个由能干的团队成员组成的有效团队，我们如何解锁创新？
嗯，这取决于我们是否想利用他们来通过集体智慧解决问题或通过角色扮演进行模拟，这两个领域是多代理方法最突出的表现。
问题解决
在这种情况下，代理们共同努力实现具体的结果，例如，生成技术报告、软件、产品设计等。每个代理可能扮演一个专业角色，拥有特定领域的专业知识，并执行特定任务。
如果您在这个领域寻找机会，可以尝试寻找现有的手动工作流程，这些工作流程是重复的、劳动密集型的，并且存在知识孤岛。这些可能是您最好的选择！
模拟
在这里，重点不是最终交付物。相反，代理交互产生的新兴行为提供了有价值的见解。例如，我们可以建立一个训练环境，让用户从一组代理解决模拟问题中学习。或者，我们可以让代理参与创意会议，生成可能对用户有益的新想法。如果您考虑在这个方向上进行创新，可以寻找那些由代理产生的决策过程带来最大价值的场景。
想要从更多现实世界的多代理用例中获得灵感吗？
“这不会太好，对吧？有什么陷阱？”
虽然多代理方法提供了许多优势，但也有重要的陷阱和考虑因素需要您牢记。
1. Orchestration maze ₪
One of the biggest challenges is ensuring that multiple 大型语言模型 work together smoothly. The number of possible workflows for a 多代理系统 is simply infinite and the entire system can easily become chaotic without a structured coordination mechanism. This calls for developers to design a clear 任务/角色/专业知识 delegation strategy and effective communication pattern to ensure the usability of the system.
2. 复杂性的代价
由于每个代理由一个大型语言模型实例支持，查询多个大型语言模型实例以支持多代理工作流可能会迅速变得昂贵，尤其是在应用程序接口费用方面。此外，由于每个大型语言模型响应需要一定时间来完成，多代理工作流可能不是解决低延迟问题的最佳方案，这种响应时间的延迟也会对可用性产生负面影响。因此，在构建多代理解决方案时，优化效率是重要的，例如：缓存、利用较小的专业模型（在适用的情况下）以及修剪工作流编排以鼓励仅有意义的交互。
3. 复合错误的诅咒 ⚠️
大型语言模型容易出现 幻觉，当多个代理相互依赖彼此的输出时，这些错误可能会随着时间的推移而传播和放大。这可能会大大削弱多代理系统的有效性，在早期步骤中的小错误会导致最终结果的完全恶化。因此，对于任务关键型应用，能够有效决策的自主多代理工作流程可能尚不切实际，至少在当前大型语言模型的状态下是如此。
4. 安全漏洞 🕳️
另一个问题涉及网络安全。可以预见的是，您引入的代理越多，您的 攻击面 就越大。当代理被允许与外部数据源/应用程序接口交互或执行代码时，这尤其成问题，这可能导致敏感信息泄露和获得特权访问。为了安全地穿越安全雷区，您必须积极应用最小权限原则，即仅向每个代理授予其预期任务所需的最少信息和权限。
除了这些陷阱，记住一些 战略考虑 也是有用的，以帮助您决定何时（以及何时不）采取这种方法：
1. 这真的是一个需要通过多代理方法解决的问题吗？
不要陷入“如果你有锤子，所有东西都是钉子”的陷阱。仅仅因为你可以，并不意味着你应该对每个问题默认使用多代理架构。始终从更简单的方法开始：
- 传统的基于规则的方法可以奏效吗？
- 标准的机器学习解决方案可以奏效吗？
- 大型语言模型聊天机器人可以奏效吗？
- 单个大型语言模型代理可以奏效吗（具备记忆、工具调用等能力）？
如果所有之前的方法都被认为不足，你可能想尝试多代理解决方案来完成任务。简单开始，进行迭代，只有在必要时才扩展。
2. 推理大型语言模型的崛起
目前大型语言模型社区中最热门的趋势之一是推理大型语言模型，例如 DeepSeek-R1 和 OpenAI 的 o1/o3 系列。与生成即时响应的“传统”大型语言模型（例如 GPT-4）不同，推理大型语言模型旨在在回答之前“思考”。它们利用所谓的思维链（CoT）技术，系统地将复杂问题分解为更小的逻辑步骤，然后再给出答案。因此，在某些情况下，这些模型正在迅速缩小多代理协作和单代理推理之间的差距。因此，请始终记住这个新解决方案的存在，并在进入多代理设置之前，测试单个高性能推理大型语言模型是否能够同样有效地处理任务。
3. 人机协作
鉴于当前大型语言模型的状态，幻觉仍然是一个尚未解决的挑战性问题。尽管开发一个完全自主的系统非常酷，但对于许多现实世界的应用来说，人类监督可能仍然是必要的，不仅是为了及早发现错误，还为了培养利益相关者的信任。因此，通常更实际的做法是构建混合自动化，其中大型语言模型代理处理繁重的工作，而人类则介入进行决策或验证。
4. 用户体验的重要性
与用户可以轻松互动并理解其运作的大型语言模型聊天机器人或单一大型语言模型代理不同，多代理系统的交互往往发生在幕后，向用户呈现这些交互痕迹以便于解释并非易事。如果用户界面设计不佳，可能会轻易使用户感到困惑并失去信任，尤其是在结果出现偏差时。因此，在构建多代理解决方案时，值得花时间仔细考虑透明度和清晰度之间的正确平衡。
5. 商业认同
在黑客马拉松中快速开发一个原型无疑是令人满意的，但如果你希望为你的解决方案创造长期影响，你需要付出额外的努力，用一些切实的数据来说服商业利益相关者，无论是成本节约、时间效率还是收入增长。具有说服力的现场演示加上引人注目的数据是你获得长期支持和最终成功的通行证。
“好吧，我准备好实施了！你推荐哪个框架？”
所以，你已经权衡了权衡利弊，考虑了复杂性，并决定采用多代理大型语言模型系统是正确的方法。恭喜你迈出了第一步！
幸运的是，你不必从头开始构建一切。许多开源库已经开发出来，帮助你高效地实现多代理系统。
在各种可用的选项中，我的首选推荐是 AutoGen。
AutoGen 得到了微软研究院的支持，是一个灵活性极高的框架，用于协调多代理大型语言模型系统。它采用分层和可扩展的设计，使你可以根据需要在不同的抽象层次上使用该框架，从高层应用程序接口到低层组件。
该框架还提供了一个 AutoGen Studio——一个无代码的图形用户界面，用于快速原型设计多代理应用程序——以及一个 AutoGen Bench，这是一个评估代理性能的基准测试套件。这两种工具对于开发人员来说都是必不可少的。
关于 AutoGen 框架，还有一个非常不错的地方是，它附带丰富的社区用例和示例。如果你在寻找灵感，可以在这里查看。
鉴于当前博客的范围，我不会深入代码示例。如果你想了解更多关于 AutoGen 的信息，它的 官方教程 总是最好的起点。
在这篇博客中，我们探讨了：
- 什么是大型语言模型驱动的多代理系统。
- 在现实场景中何时以及如何有效应用这种方法。
- 构建多代理架构时需要注意的关键陷阱。
- 启动实施的推荐开源框架：AutoGen！
希望你现在有一个坚实的基础，可以开始实验多代理人工智能系统并探索它们的潜力。祝你构建愉快！
