行业洞察| 当大模型开始协同工作：多智能体系统的崛起与挑战

人类老板直接分配（你是产品经理，你是工程师）。

Ai野生菌

1066人浏览 · 2025-05-07 14:26:26

Ai野生菌 · 2025-05-07 14:26:26 发布

你有没有想过，如果一群AI智能体拉了个工作群，它们会聊些什么？

程序员AI：“这段代码我来写！”
产品经理AI：“需求还没说完呢！”
辩论家AI：“我觉得这个方案不行！”
吃瓜AI：“你们先吵，我记笔记……”

这可不是科幻场景，而是基于大语言模型（LLM）的多智能体系统（Multi-Agent Systems）的真实现状！一篇名为《Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges》的综述论文揭示了多智能体协作的奇妙世界。

今天，我们就来聊聊：当AI学会“组队打怪”，它们如何解决复杂问题？又会遇到哪些挑战？

一、单打独斗 vs. 合作共赢：单智能体 VS. 多智能体

想象一下，单智能体就像一个“全能学霸”，能自己查资料、写代码、做数学题。但它再强，也难免力不从心——毕竟人类的复杂任务（比如开发一款App）往往需要分工协作。

于是，研究者们开始让多个AI智能体“组队”：

单智能体：靠“自我检索+工具调用”单打独斗（比如用计算器算数学题）。
多智能体：一群AI各司其职，有的当产品经理，有的写代码，有的负责测试，甚至还能互相辩论优化方案！

结论：单智能体适合简单任务，多智能体才是完成现实世界中复杂任务的关键方法！

二、多智能体系统的“职场生存指南”

要让一群AI和谐共处可不简单，它们需要解决以下问题：

（1）工作环境：在哪儿上班？

沙盒环境：
- 定义：沙盒环境是由人类构建的模拟或虚拟环境，在这种环境中，智能体通常不会受到现实世界物理规则的限制。
- 例如：虚拟办公室（比如游戏、代码模拟器），AI可以随便折腾，不怕搞砸。
物理环境：
- 定义：物理环境指的是智能体与真实世界中的物理实体进行交互的环境。在这种环境中，智能体必须遵循现实世界的物理法则和约束，进行实际的物理行动。
- 例如：在工业自动化或家庭机器人中，智能体执行物理任务（扫地、打包杂货等）并通过感知和反馈调整行动。
无环境：
- 定义：无环境指的是没有特定外部环境的情形，智能体不与任何物理环境互动。智能体之间的互动主要依赖于智能体之间的信息交流，而不依赖外部环境的反馈。

（2）角色分配：谁当CEO？谁当程序员？

预定义角色：人类老板直接分配（你是产品经理，你是工程师）。
AI自生成角色：AI自己开会决定：“我觉得我适合当架构师……”
数据驱动角色：根据历史数据自动分配（比如过去写代码多的AI自动成为程序员）。

（3）沟通方式：是合作还是互怼？

1. 沟通模式

通信范式指的是智能体之间沟通交互的方式和方法，LLM-MA系统中常用的三种通信范式包括：

合作模式：和谐团队，互相分享交换信息来提升解决方案的质量或效率（比如共同开发软件）。
辩论模式：AI们疯狂battle，直到达成最优解（像极了人类开会）。辩论可以帮助发现问题的不同角度，从而达成更加精细和准确的解决方案。
竞争模式：各自为战，智能体各自朝着自己的目标前进，可能与其他智能体的目标发生冲突，只为自己的KPI。竞争有助于模拟真实世界中各方争斗的情况。（比如游戏对抗）。

2. 组织架构

想象一下，你拉了个AI工作群，结果发现：

有的AI拼命刷屏（疯狂输出无用信息）
有的AI已读不回（选择性装死）
还有AI在群里自己和自己辩论（精分现场）

为了让这群AI高效协作，研究者们设计了四种组织架构👇

层次化通信（Layered）：在这种结构中，智能体按照层次进行组织，不同层级的智能体有不同的角色和任务，通常在同一层级内或者相邻层级之间进行互动。每个智能体在其层次内主要与同层或邻近层的智能体进行通信。
去中心化通信（Decentralized）：去中心化通信是指智能体之间通过对等网络直接相互通信，没有中央协调节点。在这种结构中，智能体平等地进行通信和协调，通常用于模拟大规模系统或分布式环境。
集中式通信（Centralized）：在集中式通信中，系统中有一个中心节点（或一组中心节点）负责协调通信，其他智能体主要通过这些中心节点与系统内的其他智能体进行互动。集中式通信适合在有一个主导或控制机制的场景中使用。例如，在集中管理的项目中，智能体通过中心节点进行信息交换和决策。
共享消息池（Shared Message Pool）：在这个结构中，智能体将信息发布到共享消息池中，并根据各自的角色和配置接收与自己相关的信息。这种方式能够提高信息的传播效率，减少冗余信息的传递。

（4）能力提升：如何在工作中持续进步？

AI们也要“绩效考核”！通过环境反馈、人类评价、互相批评来改进自己，以应对复杂的问题。

智能体的反馈分为四种类型

来自环境的反馈（Feedback from Environment）
来自智能体之间互动的反馈（Feedback from Agents' Interactions）
来自人类的反馈（Human Feedback）
无反馈（None）

智能体系统调整（Agents' Adjustment）

为了提升其能力，智能体需要在执行任务的过程中进行调整。以下是三种主要的调整方法：

记忆（Memory）：智能体系统使用记忆模块来帮助智能体调整其行为。
自我进化（Self-Evolution）
动态生成（Dynamic Generation）：在某些场景下，系统可以动态生成新的智能体以应对当前的需求和挑战。随着多智能体系统规模的扩大，管理大量智能体变得非常复杂。通过动态生成新智能体，系统能够有效地扩展并适应新的任务需求。

三、多智能体的“爆款应用”

目前，多智能体系统已经在两大领域大显身手：

Problem Solving：写代码、解数学题、科研攻关。
World Simulation：模拟社会实验、游戏NPC互动。

四、三种开源的多智能体框架

1. MetaGPT：

目标与设计：MetaGPT框架的设计目的是将人类工作流程（human workflow processes）嵌入到智能体的操作中，从而减少在处理复杂任务时常见的幻觉问题（hallucination problem）。
解决方案：为了减少幻觉问题，MetaGPT通过将标准操作程序（Standard Operating Procedures, SOPs）编码到系统中，使用流水线方法来分配不同智能体特定的角色。通过这种方式，每个智能体在执行任务时都有明确的责任，系统的整体工作流程更符合现实中的人类工作方法，从而降低了错误的发生。

2. CAMEL（Communicative Agent Framework）：

目标与设计：CAMEL框架的主要目标是促进智能体之间的自主合作（autonomous cooperation）。它通过一种新的技术——引导性提示（inception prompting）来引导智能体完成与人类目标一致的任务。
功能：通过CAMEL，智能体能够更加智能地进行对话，并根据人类的需求完成任务，从而促进了多智能体间的有效合作。

3. AutoGen：

目标与设计：AutoGen是一个多功能框架，允许开发者使用语言模型创建应用程序。其独特之处在于它提供了高度的定制化，使得开发者可以通过自然语言和代码来编程，定义智能体之间的互动方式。
用途：由于其高度的定制性，AutoGen可以应用于多个领域，从技术领域（如编码、数学等）到面向消费者的行业（如娱乐等）。

五、挑战：AI团队的“翻车现场”

虽然多智能体系统很强大，但依然面临以下问题：

1. 从纯文本多智能体系统到多模态多智能体系统。
2. “幻觉”问题：AI可能一本正经地胡说八道。解决幻觉问题（幻觉是多智能体应用落地的一大阻碍）
3. 集体智商不够：单个AI很强，但团队协作后反而变蠢（人类既视感）。如何提升多智能体系统的集体智能（Collective Intelligence），从而提升系统能力的挑战
- 当前的研究方法中，通常会采用记忆和自我进化技术（Memory and Self-Evolution techniques）来根据反馈调整智能体的行为。这些方法虽然对于单个智能体的学习和调整有效，但它们并没有充分发挥多智能体系统中的集体智能（collective intelligence）。（它们主要是针对单个智能体进行调整，而忽视了多个智能体之间协调互动所能带来的协同效应。）集体智能的核心在于如何让多个智能体共同调整，而不是单独调整。
- 因此，共同调整多个智能体以实现最佳的集体智能，依然是LLM-MA系统面临的一个关键挑战。
4. 规模难题：AI数量多了会乱套，像极了你拉的100人微信群最终沦为死群。多智能体系统规模变大带来的智能体组织问题（如何组织智能体，来使得系统能更高效、有效地解决问题）
5. 评估困难：怎么判断这群AI是真的聪明，还是“表面和谐”？如何准确全面评估多智能体系统（benchmark的全面性，evaluator的准确度）目前已有一些工作，但是还是不能够准确全面评估多智能体系统的性能。
6. 如何有效落地应用的问题（多智能体系统如何实现在现实场景中真正有价值，从而真正实现应用落地）