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Multi-Agent系统概述

Multi-Agent系统（MAS）是由多个自主智能体组成的分布式系统，智能体通过协作或竞争完成复杂任务。其核心特点包括：

• 自治性：每个智能体独立决策并执行任务。
• 交互性：智能体通过通信协议（如消息传递）协作。
• 动态性：系统可适应环境变化或新任务需求。
• 分布式：智能体可运行在不同节点上，支持并行处理。

典型应用场景包括自动驾驶协同、供应链优化、多机器人协作等。

LangGraph框架简介

LangGraph是专为构建多智能体工作流设计的框架，基于有向无环图（DAG）模型编排智能体任务。其核心组件包括：

• 节点（Node）：代表单个智能体或任务单元。
• 边（Edge）：定义节点间的依赖关系与数据流向。
• 状态（State）：全局共享的上下文数据，支持智能体间信息传递。

LangGraph的优势在于可视化工作流设计和动态调整能力，适合复杂任务的分阶段处理。

实现Multi-Agent系统的关键方法

定义智能体角色与能力
每个智能体需明确职责边界，例如：

• 任务分解智能体：将目标拆解为子任务。
• 执行智能体：处理具体操作（如API调用、数据分析）。
• 协调智能体：解决冲突或资源竞争。

构建天气查询Agent的步骤

安装依赖
确保已安装langgraph和相关库：

pipinstalllanggraph requests

定义工具函数
创建一个查询天气的API工具函数：

importrequestsdefget_weather(city:str)->str:base_url="http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"params={"q":city,"appid":"YOUR_API_KEY",# 替换为实际API key"units":"metric"}response=requests.get(base_url,params=params)data=response.json()returnf"{city}天气:{data['weather'][0]['description']}, 温度:{data['main']['temp']}°C"

构建Agent工作流
使用langgraph定义Agent的决策流程：

fromlanggraph.graphimportStateGraphfromlanggraph.prebuiltimportToolNode# 定义工具节点tools=[get_weather]tool_node=ToolNode(tools)# 构建工作流workflow=StateGraph()workflow.add_node("tools",tool_node)workflow.add_edge("tools","tools")# 循环执行工具

运行Agent
创建执行入口并测试：

defrun_agent(query:str):result=workflow.run({"input":query})returnresult# 测试查询print(run_agent("查询北京天气"))

输出示例

北京天气: clear sky, 温度: 22.5°C

此实现展示了基础循环工作流，可根据需求扩展为复杂决策逻辑。