建立單一的聊天機器人感覺像是真正的進步 - 直到它被期望處理所有事情。上一秒它還在回答常見問題，下一秒它就開始審核潛在客戶、預約演示、升級票單，還要處理內部工具。裂縫很快就會出現。
隨著企業聊天機器人承擔更多複雜的職責，我們看到各系統正朝向更明確的角色定義、更深入的協調，以及更聰明的任務委派轉變。
在這一點上，您所建立的聊天機器人有多聰明已經不再重要。問題在於它同時做了多少工作，以及在這些工作之間切換得有多好。問題不在於智慧。而是協調。
這就是 AI 代理編排的用武之地。從建立一個全知全能的機器人，轉變為設計一個由小型、專業代理系統組成的系統 - 每個代理都有明確的角色，並同步運作。
如果您已經達到一個聊天機器人所能做的極限，您並不孤單。在本指南中，我們將介紹代理協調的意義、它在引擎蓋下的運作方式，以及如何開始建立協調的 AI 系統 - 從專用框架到模組化工作流程。
什麼是 AI 代理協調？
大多數聊天機器人一開始都是單一代理系統。一個機器人處理所有事情 - 回答問題、呼叫 API、處理表單，甚至也許還會鼓勵使用者轉換。一開始感覺很有效率。
但隨著使用個案的擴大，單一代理模式開始崩解。機器人變成了一個沒有明確結構的萬能機器人。它會同時處理各種角色和情境，而您會在幾個明顯的方面感受到壓力：
- 流程變得更難除錯與維護
- 提示變得更長、更難管理
- 目前還不清楚機器人的哪個部分負責什麼。
- 新增使用個案有可能會破壞現有功能
這不僅是技術債務，更是設計問題。您期望一個代理程式做許多代理程式的工作，這會拖慢您的速度。
人工智慧代理協調 (AI agent orchestration) 透過將責任分給多個專門代理來解決這個問題。每個代理專注於單一任務 - 規劃、研究、資料擷取、使用者互動 - 由中央控制器決定誰在何時行動。
這兩種處理 AI 互動的方法（單一機構 vs 多機構）之間的差異不只是架構上的。它是策略性的。其中一種會隨著複雜性擴大，而另一種則會在複雜性之下決定突破。
以下是這兩套系統在更重要基準上的比較：
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這兩種處理 AI 互動的方法（單一機構 vs 多機構）之間的差異不只是架構上的。它是策略性的。其中一種會隨著複雜性擴大，而另一種則會在複雜性之下決定突破。
以下是這兩套系統在更重要基準上的比較：
How does agent orchestration work?
在協調系統中，您不是在撰寫一個大型聊天機器人 - 您是在設計一組代理，每個代理處理一個責任。把它想像成把您的聊天機器人變成一個團隊，每個代理都像專家一樣。
這個系統的中心是一個控制器，它會決定在任何特定時刻應該由哪個代理處理某項任務。這個控制器可以是基於規則的，也可以是完全自主的，或是介於兩者之間。它的工作很簡單：路由任務、追蹤狀態，並確保代理程式不會互相影響。
每個代理程式的設計都是狹窄且獨立的。它可能會產生摘要、呼叫外部工具、驗證使用者輸入，或決定下一步要做什麼。有些是反應式的（等待被呼叫），有些則可以觸發後續動作。
控制器會在它們之間移動，就像指揮家提示管弦樂團中的樂器一樣。
上下文在此很重要。整個系統共享一個記憶體 - 通常是一個 JSON 物件或會話狀態 - 在代理之間流動。每個代理都會從此上下文讀取，並在自己的部分完成後寫回上下文。控制器會使用更新的上下文來決定下一步要做什麼。
例如，在旅遊規劃機器人中：
- 使用者代理處理會話和收集偏好設定。
- 搜尋代理可找到航班和飯店選項。
- 計劃員代理組合行程。
- 執行代理會預約所需的內容。
這些代理都不知道全貌，但他們不必知道。路由器代理一步一步地讓他們保持一致。說到底，協調就是您如何從一個只會回應的聊天機器人擴充到一個可以內部協作完成任務的聊天機器人。
五大 AI 代理協調工具
一旦您意識到您需要多個代理一起工作，問題就來了：您應該使用何種工具來建立？與代理協調相關的工具發展迅速，但並非所有工具都適合生產。
有些平台專為速度和可視化工作流程而打造。其他平台則提供您低階控制，但讓您自行安排。也有少數平台在兩者之間取得平衡 - 提供足夠的抽象性，讓您在快速移動的同時不失靈活性。
以下是我們發現目前對於建立代理系統最有用的五大工具：
1. Botpress
Botpress 是一個完整的代理平台，可讓您設計模組化的代理工作流程，指派它們特定的角色，並透過中央路由器來協調它們。每個工作流程就像一個獨立的代理程式，您（或讓自主節點）根據情境、使用者輸入或商業邏輯來決定控制權應該何時轉移。
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讓它脫穎而出的是，您可以非常快速地從想法轉換到工作系統。代理程式可以隨時編寫和執行程式碼、使用外部 API，甚至動態鏈結工具的使用 - 這一切都由頂尖的語言模型驅動。您不只是在建立流程；您是在建立住在代理體內的邏輯。
它專為需要彈性而不需重建基礎架構的開發人員打造。如果您要在支援、排程、入職或內部作業中部署代理，它可以幫助您解決問題，讓您順利完成。
主要特點：
- 模組化工作流程：每個代理程式都是以獨立、可重複使用的管道方式建立
- 中央路由：視覺化路由器協調代理交接與邏輯
- 動態工具使用：即時執行程式碼和呼叫外部 API
- LLM：與OpenAI 和 Claude 等頂尖基礎模型相容
- API First：輕鬆揭露代理或與 CRM、webhooks 等連線
定價：
- 免費方案：$0/月，提供視覺化建立工具和以使用量為基礎的 AI
- Plus 計劃：89 美元/月，含分析和品牌移除功能
- 團隊計畫：495 美元/月，提供協同合作工具與角色存取權限
2.CrewAI
CrewAI 能滿足您想要協調，但又不想建立整個協調引擎的需求。它的設計是以團隊為隱喻：您可以定義角色、指派目標，並給予您的代理工具和記憶體。然後，讓他們一起合作完成任務。
最棒的是，您可以快速完成工作。在幾分鐘內，您就可以啟動規劃者、研究員和執行者，並讓他們以結構化的步驟彼此對話。
它並不完美 - 自訂工作流程可能仍需要一點駭客攻擊 - 但對於大多數使用個案而言，它能快速提供服務。如果說 AutoGen 感覺像是在編寫一個通訊協定，那麼 CrewAI 則像是在與一個小隊執行任務。
主要特點：
- 以角色為基礎的架構：每個代理都有標題、目標、工具和可選記憶體
- 簡易委派：內建的規劃者代理可根據目標決定任務順序
- 工具整合：支援函式呼叫、API 請求和瀏覽器工具
- 共享記憶體：代理可以參考並參與共用上下文
定價：
- 免費計劃：開放原始碼，無授權費用
- 企業級：未公開上市 - 預計在託管產品成熟時會推出付費計劃
3.OpenAI Agents SDK
OpenAI Agents SDK 以前稱為OpenAISwarm，是OpenAI踏入第一方代理基礎架構的第一步。它旨在讓開發人員使用OpenAI 模型建立結構化的多代理工作流程，並將交接、工具和記憶體內建到框架中。
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每個代理都有自己的指示、工具和警戒線，而您可以協調他們彼此傳遞任務的方式。雖然仍處於早期階段，但體驗感覺已相當完善。您可以內建追蹤、情境管理功能，並能夠建立生產就緒的輔助程式，而無需將不同的框架拼接在一起。
如果您已經在使用OpenAI 的 API，並想要以緊密整合、有主見的方式來建立 AI 代理，這個 SDK 會為您打下穩固的基礎。
主要特點：
- 代理角色：設定每個代理的指示、工具和權限
- 交接：使用內建邏輯在代理之間傳遞控制
- 追蹤：利用視覺檢測追蹤及除錯多重代理工作流程
- Guardrails：對輸入和輸出執行驗證
定價：
- SDK：在 MIT 授權下免費且開放原始碼
- 使用成本：按OpenAI API 使用量（例如GPT、工具呼叫、向量儲存）支付費用
- 工具範例：程式碼解譯器：0.03 美元/次，檔案搜尋：2.50 美元/1 千次工具呼叫
4.自動生成
AutoGen 適用於「單一代理程式搭配工具」的方式，當您需要一個系統，讓多個代理程式彼此交談、推理狀態，並以團隊方式完成任務。AutoGen 由 Microsoft 一手打造，感覺上更像是將以代理為基礎的工作流程設計成結構化的對話。
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它並不適合初學者，也沒有試圖如此。您需要為每個部分佈線：代理、他們的角色、誰在什麼時候說話、他們如何傳遞訊息，以及何時停止。但如果您正在開發嚴肅、有狀態的 AI 系統，需要透明度與完整的控制，AutoGen 會提供您所需的建構塊。
它最適合研究團隊、進階建置者或任何試圖在多個 AI 代理之間建立複雜推理模型的人。您不是在「設定聊天機器人」，而是在設計智慧的協議。
主要特點：
- Conversational Agent Graph：代理透過結構化的訊息流而非靜態鏈進行通訊
- 編排控制：您可以定義輪流、記憶範圍和任務邊界
- 追蹤與除錯：內建追蹤功能可讓您檢查每個代理在多步驟任務中的貢獻
- 工具使用：支援自訂工具和跨代理的功能呼叫
定價：
- 免費且開放原始碼 (MIT 授權)
- 可與任何LLM 端點OpenAI、Azure、本機模型) 搭配使用
5.LangChain
LangChain Agents 可讓您建立邏輯驅動的工作流程，讓代理在每個步驟中選擇要使用的工具。您可以定義它的目標，插入搜尋、程式碼執行或 API 等工具，讓它以推理的方式完成任務。
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它是目前最靈活的設定之一，但也非常注重程式碼。您需要自行處理記憶體、流量控制和錯誤處理。雖然他們推出了圖形建構器來進行可視化的協調，但還不夠成熟，無法進行完整的代理作業或清楚瞭解代理的行為。
如果您想要完全自訂，而且不介意手動拼接，LangChain 是您的理想選擇。它功能強大，但需要您親力親為。
主要特點：
- 動態工具使用：代理可根據輸入決定調用哪些工具
- 記憶體支援：為較長的對話增加情境記憶
- LangSmith 整合：追蹤、除錯及監控多步運行
- 高度可擴充：可覆寫元件或插入您的工具
定價：
- LangChain Framework：免費且開放原始碼
- LangSmith (選購)：付費的除錯與評估工具
- 使用成本：取決於所使用的模型和第三方工具
建立代理工作流程的經驗教訓
大多數的代理程式框架讓人覺得協調只需要連接幾個流程並傳遞記憶體。但是，一旦您有超過一個代理程式在執行即時邏輯，事情就會開始以您意想不到的方式發生問題。
交接變得混亂 - 上下文洩漏。代理程式會重複執行。最糟糕的是，直到為時已晚，您才知道系統哪裡出了問題。
以下是行之有效的模式 - 只有在運送過幾個破損的系統，並在亂七八糟的情況下循環追蹤之後才會學到的東西。
結構代理決定
讓代理根據使用者的訊息決定下一步該做什麼看似是聰明的捷徑，但卻很快導致混亂。工作流程的觸發會失去順序、步驟會被跳過、系統會變得不可預測。
現在的情況是您讓模型產生下一步動作的幻覺。它沒有清楚的系統地圖。所以它猜測 - 而且猜錯了。
取而代之的是，將您的代理視為函式。要求它們輸出控制指令，例如「路由到 calendar_agent」或「下一步是 verify_info」。然後，您的 Orchestrator 會使用該指令來決定下一步要做什麼。請將邏輯放在模型之外，也就是您可以信任的地方。
範圍代理記憶體
當代理程式共用過多的情境時，事情就會開始發生變化。一個代理程式完成了任務，另一個代理程式卻因為使用陳舊或不相關的資料而無法完成任務。添加的工作流程越多，情況就越亂。
當您所有的代理都在讀取和寫入相同的記憶體儲存時，就會發生這種情況。沒有邊界。一個代理程式污染了另一個代理程式的上下文，事情就會突然發生難以追溯的破壞。
讓每個代理擁有自己的範圍上下文。只傳入它需要的內容 - 僅此而已。想想看，就像是給每個代理一個專注的工作簡報，而不是系統群組聊天記錄的完整存取權限。
停止迴路漂移
當您使用規劃器-執行器對時，您通常會建立一個循環：規劃器決定應該發生什麼，執行器執行，規劃器檢查結果以決定下一步。
迴圈中斷的原因是計畫器無法記住已經完成的工作。沒有任務歷史。沒有檢查清單。它只會看到目前的狀態，然後決定再試一次。
如果您使用的是代理循環，您需要追蹤每個任務的轉移 - 誰執行了什麼、他們回傳了什麼，以及是否成功。這樣才能讓系統不再追著尾巴跑。
傳回結構化的輸出
您的系統可能看起來像是在運作 - 回覆正在傳回，代理聽起來也很聰明 - 但在幕後卻什麼都沒有發生。代理程式會說 「這是您的摘要」，但您的協調員卻不知道接下來該做什麼。
原因何在？您的代理程式是對使用者說話，而不是對系統說話。沒有機器可讀取的輸出，所以您的邏輯層沒有可執行的內容。
Have agents return structured outputs — like { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. That gives your orchestrator something to route. Modern agentic protocols like the Model Context Protocol are trying to standardize this across platforms, but you can start simple.
追蹤任務進度
有時候，系統會忘記自己在做什麼。使用者脫離指令碼，API 呼叫失敗，機器人突然重新開始 - 或者更糟的是，它說它完成了，但實際上它從來沒有完成任務。
出現這種情況的原因是您將記憶當作任務進度來處理。但記憶只是歷史 - 它不會告訴你在工作流程中的位置。
您需要一個獨立的任務狀態，以追蹤已完成的任務、待完成的任務以及目標。如此一來，即使有東西斷了，您也可以在過程中恢復，乾淨利落地完成任務。
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