AI代理協作：如何協調多個AI代理

打造單一聊天機器人時會覺得很有進展——直到它被期望處理所有事情。前一刻還在回答常見問題，下一刻就要篩選潛在客戶、預約展示、升級工單，還要整合內部工具。問題很快就會浮現。

隨著AI代理承擔越來越複雜的任務，我們看到系統正朝著更明確的角色分工、更深入的協作，以及更聰明的任務分派發展——這對想要打造AI代理的團隊來說，是關鍵的演進。

這時，重點已不再是你打造的聊天機器人有多聰明，而是它同時處理多少工作——以及它切換任務的效率。問題不在於智能，而在於協作。

這正是AI代理協作發揮作用的地方。這代表從打造一個全能機器人，轉向設計一組小型、專業分工的代理——每個都有明確角色，並能協同運作。

如果你已經遇到單一聊天機器人的極限，你並不孤單。本指南將帶你了解什麼是代理協作、其運作原理，以及如何開始打造協同AI系統——從專用框架到模組化工作流程。

什麼是AI代理協作？

AI代理協作是協調多個專業AI代理——每個都有明確分工——共同朝向同一目標努力的做法。不再讓一個聊天機器人包辦所有事情，而是將系統拆分成更小、更專注的元件，提升協作效率。

大多數聊天機器人一開始都是單代理系統。一個機器人包辦所有事——回答問題、呼叫API、處理表單，甚至推動用戶轉換。起初看似高效。

但隨著應用情境擴大，單代理模式就會逐漸瓦解。機器人變成什麼都做卻沒有明確結構的萬能手。它同時處理多重角色與情境，問題會在幾個明顯地方浮現：

• 流程越來越難除錯與維護
• 提示內容越來越長，難以管理
• 機器人各部分職責不明
• 新增應用情境時，可能會破壞原本正常運作的功能

這不只是技術債——更是設計問題。你讓一個代理做多人的工作，這只會拖慢你的進度。

AI代理協作透過將責任分配給多個專業代理來解決這些問題。每個代理專注於單一任務——規劃、研究、資料擷取、用戶互動——由中央控制器決定何時由誰執行。

這兩種方法——單代理與多代理——不只是架構上的差異，更是策略上的選擇。一種能隨複雜度擴展，另一種則在複雜度下崩潰。

以下是這兩種系統在關鍵指標上的比較：

代理協作如何運作？

代理協作是透過中央控制器來管理各AI代理何時、如何執行任務。每個代理負責特定功能，控制器根據系統情境、用戶輸入或商業邏輯協調它們的行動。

在協作系統中，你不是寫一個大型聊天機器人，而是設計一組各自負責單一職責的代理。可以想像成把你的聊天機器人變成一個團隊，每個代理就像專家一樣分工合作。

核心是一個控制器，決定每個時刻由哪個代理處理任務。這個控制器可以是規則式、全自動，或介於兩者之間。它的任務是：分派任務、追蹤狀態，並確保代理之間不互相干擾。

每個代理都專注且自成一格。它可能負責產生摘要、呼叫外部工具、驗證用戶輸入，或決定下一步行動。有些被動回應，有些則能觸發後續動作。控制器在它們之間切換，就像指揮家指揮樂團一樣。

多代理系統中的情境共享

多代理系統會共享一個共用記憶體——通常是JSON物件或會話狀態——在代理之間流動。每個代理都會讀取與寫入這個情境，控制器則根據這些更新決定下一步。

舉例來說，在旅遊規劃機器人中：

• 用戶代理：負責對話並蒐集偏好
• 研究代理：搜尋航班與飯店選項
• 規劃代理：組合行程
• 執行代理：完成預訂所需項目

這些代理都不需要掌握全貌——也不必如此。路由代理會逐步協調它們的行動。

協作讓你的聊天機器人從單純回應，進化到內部協作完成任務。

AI代理協作的五大工具

當你意識到需要多個代理協同運作時，下一步就是：該用什麼工具？代理協作相關工具發展迅速，但並非所有都已適合正式上線。

有些平台主打速度與視覺化流程，有些則給你低階控制權但協作全靠自己設計，也有些介於兩者之間——提供適度抽象，讓你能快速開發又不失彈性。

以下是我們認為目前最實用的五款代理系統開發工具：

1. Botpress

Botpress 是一個完整的代理平台，讓你可以設計模組化的代理工作流程，分配專屬角色，並透過中央路由器協調管理。每個工作流程都像獨立的代理，你（或自主節點）可以根據情境、使用者輸入或商業邏輯決定何時切換控制權。

它的最大特色是能夠從想法到實際系統快速落地。代理可以即時撰寫並執行程式碼、串接外部 API，甚至動態串連工具——這一切都由頂級語言模型驅動。你不只是建立流程；你是在打造存在於代理內部的邏輯，並可在垂直代理間共享。

這個平台專為想要彈性、又不想重建基礎設施的開發者打造。無論你要在客服、預約、排程、員工入職或內部營運等場景部署代理，都能輕鬆上手、快速交付。

主要特色：

• 模組化工作流程：每個代理都是獨立、可重複使用的流程管線
• 中央路由：視覺化路由器協調代理交接與邏輯
• 動態工具運用：即時執行程式碼與呼叫外部 API
• LLM 驅動：相容於 OpenAI、Claude 等頂級基礎模型
• API 優先：輕鬆將代理對外開放或串接 CRM、Webhook 等
  
  

價格：

• 免費方案：每月 $0，含視覺化編輯器與按用量計費的 AI
• Plus 方案：每月 $89，含分析功能與移除品牌標誌
• 團隊方案：每月 $495，含協作工具與角色權限管理

2. CrewAI

CrewAI 適合想要協作但不想自建基礎設施的團隊。它採用團隊分工概念——你定義角色、設定目標，並為每個代理連接工具與記憶體，然後他們會協同完成任務。

最大優點是上手速度極快。只需幾分鐘，你就能建立規劃者、研究員、執行者，並讓他們以結構化步驟互相協作。

雖然自訂流程有時還需要一些調整，但對大多數情境來說，它能快速交付成果。如果 AutoGen 像是在寫協議，CrewAI 就像帶著小隊執行任務。

主要特色：

• 角色導向架構：每個代理有職稱、目標、工具與可選記憶體
• 輕鬆委派：內建規劃代理根據目標決定任務順序
• 工具整合：支援函式呼叫、API 請求與瀏覽器工具
• 共享記憶體：代理可參照並貢獻共享情境

價格：

• 免費方案：開源、無授權費用
• 企業方案：尚未公開——隨託管產品成熟預計推出付費方案

3. OpenAI Agents SDK

過去稱為 OpenAI Swarm，OpenAI Agents SDK是 OpenAI 首次推出的官方代理基礎設施。它讓開發者能用 OpenAI 的GPT 模型建立結構化、多代理工作流程，並內建交接、工具與記憶體。

每個代理都能獲得指令、工具與防護機制——你負責協調他們如何互相分派任務。雖然還在早期階段，但整體體驗相當完善。你可以使用內建追蹤、情境管理，並輕鬆打造可上線的助理，無需拼湊多個框架。

如果你已經在用 OpenAI API，並想要高度整合、有明確設計理念的 AI 代理開發方式，這個 SDK 是很好的基礎。

主要特色：

• 代理角色：為每個代理設定指令、工具與權限
• 交接機制：透過內建邏輯在代理間切換控制權
• 追蹤功能：以視覺化方式追蹤與除錯多代理流程
• 防護機制：對輸入與輸出進行驗證
  
  

價格：

• SDK：免費且以 MIT 授權開源
• 使用費用：依 OpenAI API 用量計費（如 GPT-4o、工具呼叫、向量儲存）
• 工具範例：程式碼解譯器 $0.03/次，檔案搜尋 $2.50/千次工具呼叫

4. AutoGen

AutoGen適合你已經不滿足於「單一代理加工具」的模式，需要多代理彼此對話、狀態推理、團隊完成任務的系統。它由 Microsoft 開發，更像是在設計結構化對話的代理工作流程。

它並不適合新手——也不是為新手設計的。你需要親自串接每個部分：代理、角色、誰何時發言、如何傳遞訊息、何時結束。但如果你在開發需要高度透明與完全掌控的嚴謹 AI 系統，AutoGen能提供你所需的所有基礎元件。

最適合研究團隊、進階開發者，或想在多代理間建構複雜推理模型的人。你不是在「設定聊天機器人」——你是在設計一套智慧協議。

主要特色：

• 對話代理圖：代理透過結構化訊息流溝通，而非靜態串接
• 協作控制：你自訂輪流發言、記憶範圍與任務界線
• 追蹤與除錯：內建追蹤功能可檢視每個代理在多步任務中的貢獻
• 工具運用：支援自訂工具與跨代理函式呼叫
  
  

價格：

• 免費且開源（MIT 授權）
• 支援任何 LLM 端點（OpenAI、Azure、本地模型）

5. LangChain

LangChain Agents 讓你打造以邏輯為核心的工作流程，代理會在每一步自行決定要用哪個工具。你設定目標，串接搜尋、程式執行或 API 等工具，讓代理自行推理完成任務。

這是目前彈性最高的方案之一，但同時也非常偏重程式碼。你需要自行處理記憶體、流程控制與錯誤處理。雖然他們推出了圖形編輯器來協助視覺化協作，但目前尚未成熟，還無法完全支援代理運作或清楚掌握代理行為。

如果你追求完全自訂，且不介意手動整合各項元件，LangChain 是強大的選擇，但也要做好投入大量開發的準備。

主要特色：

• 動態工具運用：代理根據輸入決定要呼叫哪些工具
• 記憶體支援：可加入情境記憶，支援長對話
• LangSmith 整合：可追蹤、除錯並監控多步執行
• 高度可擴充：可覆寫元件或接入自有工具
  
  

價格：

• LangChain 框架：免費且開源
• LangSmith（選用）：付費除錯與評估工具
• 使用費用：依所用模型與第三方工具而異

AI 代理協作最佳實踐

多數代理框架讓你覺得協作只是把幾個流程串起來、傳遞記憶體而已。但只要有超過一個代理在執行動態邏輯，系統就會以你意想不到的方式出錯。

交接過程會變得混亂——情境外洩。代理會重複內容。最糟的是，你往往直到太晚才發現系統哪裡出問題。

以下是實際有效的模式——這些都是經歷過幾次失敗、追蹤錯誤後才學到的經驗。

結構化代理決策

讓代理根據使用者訊息自行決定下一步，看似聰明但很快會導致混亂、步驟遺漏與不可預期的行為。

這是因為你讓模型自己猜測下一步。它對你的系統沒有清楚的地圖，只能憑空想像——而經常猜錯。

正確做法是把代理當成函式。請它們輸出控制指令，像是「route to calendar_agent」或「next step would be verify_info」。然後由協作器決定接下來的動作。把邏輯留在模型之外——這樣你才能信任它。

限定代理記憶範圍

當代理人分享過多情境時，系統就會出現問題。一個代理人完成任務，另一個代理人卻因為根據過時或無關的資料而撤銷了前者的成果。

這種情況發生在所有代理人都在讀寫同一個全域記憶儲存區時。沒有界線。一個代理人會污染另一個代理人的情境。

給每個代理人一個專屬情境範圍。只提供它需要的資訊——不多也不少。就像給每個代理人一份聚焦的工作說明，而不是讓他們看到整個系統的群組聊天紀錄。

避免循環偏移

當你使用規劃者–執行者組合時，通常會形成一個循環：規劃者決定該做什麼，執行者去執行，然後規劃者檢查結果再決定下一步。

這個循環會失效，因為規劃者沒有記憶已經完成的事項。沒有任務歷史，沒有待辦清單。它只看到當前狀態，然後決定再試一次。

如果你正在使用代理人循環，你需要追蹤每個任務回合——誰執行了什麼、回傳了什麼，以及是否成功。這樣才能避免系統自顧自地打轉。

回傳結構化輸出

你的系統看起來好像運作正常——有回應、代理人聽起來很聰明——但實際上背後什麼都沒發生。

代理人可能會說：「這是你的摘要」，但你的協調器根本不知道接下來該做什麼。

原因是什麼？你的代理人在對使用者說話，而不是對系統說話。沒有機器可讀的輸出，所以你的邏輯層無法採取任何動作。

讓代理人回傳結構化輸出——像是 { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }。這樣你的協調器就能根據內容進行分流。像Model Context Protocol這樣的現代代理人協議正試圖在各平台標準化這件事，但你可以先從簡單做起。

追蹤任務進度

有時候你的系統會忘記自己正在做什麼。使用者偏離流程、API 呼叫失敗，機器人就會重新開始——更糟的是，任務還沒完成就說已經完成。

這是因為你把記憶當成任務進度。但記憶只是歷史紀錄——它無法告訴你目前流程進行到哪裡。

你需要一個獨立的任務狀態來追蹤：

• 已完成的事項
• 待處理的事項
• 目標是什麼

這樣一來，即使中途出錯，你也能在流程中途復原，並順利完成任務。

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Botpress 提供你建立與協調基於角色的代理人所需的一切——模組化工作流程、即時記憶、工具使用，以及能整合一切的自主控制器。你負責定義邏輯，代理人負責執行。

無論你要打造客服助理、預約流程，還是內部營運機器人，都可以從幾個工作流程開始，隨著系統變聰明再逐步擴展。

立即開始打造——免費使用。

常見問題

什麼是AI代理協作？

AI 代理人協調是指多個專業 AI 代理人協同合作，作為一個系統來完成複雜任務的過程。

代理人協調與傳統聊天機器人有什麼不同？

與傳統上一個機器人包辦所有事不同，代理人協調是每個代理人專注於單一角色，由中央控制器協調。

代理人可以自主行動嗎？

可以，有些代理人能觸發後續動作，但協調機制會確保他們保持一致。