使用多代理框架打造 AI 工作流程

多數開發者在打造 AI 代理時，會從單一大型語言模型循環開始——只用一個系統提示和一兩個工具，對於小型任務來說已經足夠。

但當你需要結構時，系統就會開始出現問題。輸出變得不可預測，工作流程難以除錯，你會把 token 浪費在重複而非進展上。

多代理人工作流程讓你可以打造像團隊一樣運作的 AI 代理人，每個角色明確、決策過程透明，並朝同一目標努力。

什麼是多代理框架？

多代理架構是用來協調多個AI 代理人的基礎設施，讓你能夠建立、運行與管理。

這是負責代理人之間溝通與任務流轉的基礎架構。

如果你正在使用多代理人系統，框架就是讓它們能夠運作的關鍵。

其核心是將原始的 大型語言模型（LLM）轉化為具明確角色與可預測運作方式的代理。

你無需從零撰寫協調邏輯，這個框架提供結構、控管與可重複性。

多代理框架：核心概念

多代理框架如何運作？

多代理框架規範了代理如何被觸發、資料如何傳遞，以及系統如何追蹤進度。

這些框架為協調多個代理提供了基礎，能隨著複雜度擴展，並支援實際應用。

舉例來說，可以使用多代理架構來驅動WhatsApp 聊天機器人。在這種情境下，不同的代理會分別處理訂位、退款處理或驗證等任務，彼此協作，無需依賴單一大型機器人。

代理人會註冊為系統中可呼叫的元件

在代理人能執行任何操作前，系統必須先知道它的存在。這表示你需要告訴系統代理人的名稱、負責內容，以及可存取的工具或資訊。

在多數框架中，這些設定會透過設定檔或程式碼完成，您可定義每個代理的角色及啟動方式。例如，您可以告訴系統：

「這是規劃器。它會讀取用戶輸入並決定下一步。」
「這是驗證器。它會接收用戶資訊並回傳 booking_id 與用戶資料。」

註冊後，框架可以透過名稱「呼叫」這些代理，也就是說它知道在工作流程中輪到誰時該如何執行。

路由代理決定下一個執行的代理

規劃代理人或控制器功能負責 AI 代理人路由。它會根據最新的機器人回應、目前對話紀錄，有時還會參考原始用戶輸入，來決定下一步該做什麼。

有些規劃器是以提示為基礎——它們接收系統訊息並輸出下一個要執行的代理名稱。

其他則根據你所使用的 AI 代理框架，採用硬編碼邏輯或流程圖。

此框架會接收該輸出，並用來呼叫下一個代理人。由路由器決定誰來執行任務，而不是直接執行任務。

資料透過訊息在代理之間傳遞

代理之間不會直接共享記憶。當一個代理執行完畢後，其輸出會被包裝成訊息——通常是字典或 JSON 物件——再作為輸入傳給下一個代理。

框架會處理訊息傳遞。根據系統架構，訊息會儲存在共用記憶體空間，或直接傳遞到下一個代理的輸入介面。

訊息通常不只包含內容：

• 發送者（代理或用戶）
• 在工作流程中來自哪個環節
• 建議用法（如觸發、輸入、決策）
• 選用性指標，如 Token 數量或時間戳記

這個上下文有助於系統清楚分派任務，並讓代理人彼此解耦。

執行過程會透過工作流程狀態與觸發條件追蹤

該框架會記錄目前為止的進度——哪些代理已執行、回傳了什麼、還有哪些步驟待完成。這些資訊會儲存在狀態物件中，每完成一步就會更新。

觸發器決定接下來的流程。它們會根據輸出值或條件分支流程。

這讓系統能夠繼續運作，而不必將邏輯硬編碼到每個代理中。流程由狀態驅動，而不是代理本身。

使用多代理框架的主要優點

擴展邏輯而不會讓單一代理超載

單一 AI 代理人能處理的事情有限，否則容易變成混亂的提示、工具和不明確的分工。多代理架構讓你能將邏輯拆分給專責的代理人，各自負責明確的任務。

與其讓單一代理負擔過重，不如將檢索、驗證或執行等特定步驟分配給不同代理，逐步擴展系統。

完整可視化除錯代理協作

當 AI 代理人協作時，問題有時難以追蹤。框架會顯示每個代理人收到什麼、回傳什麼，以及卡在哪個環節。

你不必猜測哪裡出錯——直接檢查交接環節並立即修正。這種可視性讓 AI 代理協作變得可控。

跨工作流程重複使用代理

如果一個代理人可用，就重複利用它。框架讓你能將同一個代理人插入不同流程，無需重寫，保持一致性並加快測試速度。

例如，驗證使用者輸入或身份驗證的代理，可以在客服聊天機器人和預約聊天機器人等多種情境下重複使用，只要邏輯相同即可。

自動處理失敗與重試

當代理失敗時，框架可自動重試、跳過或繼續。你無需自行撰寫這些邏輯。

內建的備援機制讓工作流程更可靠，無需額外設定，這種穩定性正是現實世界系統的關鍵。

建立容易修改的代理人流程

將任務分配給不同代理後，每次有變動時就不必重做整個系統。

你可以只更新規劃者，不影響執行流程，或只改變某個代理人的回應方式，而不用重寫其他部分。

這種便利性帶來實質效益——Salesforce 報告指出，使用代理型 AI 的團隊每位員工每週可節省 11 小時，部分歸功於工作流程的靈活性。

五大多代理框架推薦

選擇多代理架構要看你的開發目標，以及你希望對代理行為、溝通和故障恢復有多少掌控權。

最佳框架各有取捨——有些適合結構化工作流程，有些則提供更高彈性但清晰度較低。

你會希望選擇一個符合團隊需求、能配合未來規劃的系統。

1. Botpress

Botpress 是一個視覺化開發平台，可用於打造能跨步驟、角色與通路協作的 AI 智能代理。

你不需要用程式碼寫邏輯，而是透過流程、記憶體、條件和工具呼叫來定義代理的行為。

多代理人行為以指令、工作流程與外部工具為核心。Botpress 流程中的每個節點都是專注的單元，擁有自己的指令與範疇。

你可以將推理分散到多個自主與靜態節點，加入驗證層，或將用戶輸入導向工具型決策邏輯，而非全部集中在單一步驟處理。

記憶僅限於各自流程，代理人只會使用所需資訊。輸入與輸出定義明確，並可直接透過內建整合新增工具呼叫。

主要特色

• 以流程與節點視覺化協調代理
• 節點間的作用域記憶體與變數控制
• 多輪記憶、備援邏輯與重試機制
• 透過 API 呼叫、Webhook 與函式輸入使用工具

2. LangChain

LangChain 是專為開發者打造的框架，能將提示、工具與記憶串接起來，快速建立 LLM 應用。

一開始只是用來結構化 LLM 呼叫（如搜尋、計算器等工具），但後來逐漸擴展成龐大的生態系統。

有一版先強調「代理」，接著是「助理」，再來是「可執行單元」。結果是功能強大的工具組，幾乎無所不能，但往往需要花時間摸索。

你可以分配工具組並建立跨代理的路由邏輯。其優勢在於模組化——元件可重複使用、自由組合，且能與外部 API 良好整合。

但你會發現需要寫的整合程式碼比預期多。而且隨著抽象層快速變動，值得確認你用的方法是否仍是主流。

主要特色

• 提示、工具與記憶體的模組化串接
• 可與 LLM、大型向量資料庫及 API 整合
• 可選的 LangSmith 追蹤與評估

3. CrewAI

CrewAI 讓您輕鬆建立多代理工作流程，每個代理都有明確角色與任務。您可以建立團隊、設定目標，代理們會透過共享管理者協同合作。

這是最快速建構代理人協作模型的方法之一，無需從頭撰寫協作邏輯。

非常適合規劃者與執行者搭配、研究與審查流程，或任何需要明確分工的團隊任務。

但當你開始增加複雜度時，抽象層就會變得緊湊。對於代理人何時、如何運作的彈性變少，想要調整行為時，往往得跳出框架預設來處理。

主要特色

• 以角色為基礎的代理設定，包括名稱、目標與記憶
• 支援代理的順序與平行執行
• 代理協作的共用記憶體
• 輕鬆整合工具、函式與自訂提示

4. AutoGPT

AutoGPT 是第一個展示當你給一個GPT 聊天機器人一個目標並讓它自行運作——規劃、思考、研究與執行，無需人類持續介入——會是什麼樣子的專案。

您只需定義目標，AutoGPT 會循環推理步驟、建立子目標、呼叫工具，並隨時調整策略。

這讓智能代理的行為更像自主且動態的一大躍進，但它並非為精確度而設計。

任務循環容易出錯，代理常常陷入重複規劃或追逐無關子任務的困境。

你可以串接記憶體、工具和 API，但將所有元件整合在一起時，常常會導致流程難以預測，也難以除錯或控制。

主要特色

• 具備自我提示與任務規劃的目標導向代理
• 自動產生子任務並執行循環
• 支援透過外掛與 API 呼叫使用工具
• 可擴充自訂腳本、函式與整合

5. Autogen

Autogen 是微軟推出的開源框架，專注於多代理對話，讓代理能以結構化、回合制訊息互動。

這在你想掌控每一次互動時特別有用，例如規劃－執行循環或人類介入系統。

Autogen 透明度高。你可以在對話中插入函式、用自訂邏輯決策，並追蹤每個代理人說了什麼、為什麼這麼說。

但要擴展規模仍需投入心力。訊息協調很有彈性，但並未完全抽象化——你仍需自行管理歷史紀錄、代理設定與步驟邏輯。

對於研究設置、受控測試或可重現的代理行為來說，這是最精確的框架之一。

主要特色

• 回合制多代理通訊框架
• 支援人機協作與函式呼叫代理
• 透明訊息追蹤與自訂邏輯注入

如何使用多代理框架進行開發

最簡單的開始方式是選擇一個實際的工作流程——一個已經太複雜，無法由單一代理人處理的流程——然後將它拆解成幾個簡單的部分。

想像一個潛在客戶產生聊天機器人、預約流程，或任何邏輯、驗證與動作交錯複雜的情境。

為每個步驟分配一個代理人，然後利用框架的路由與訊息工具將它們串聯起來。

步驟 1：找出單代理邏輯失效的地方

在你的機器人或系統中，找出那些開始變得雜亂的地方——像是過長的提示或串接的工具調用，這就是你的切入點。以下是一些常見且容易辨識的例子：

1. 退款流程：解析使用者輸入、檢查資格、執行退款並發送確認，全程自動完成
2. 一個收集資料、驗證表單、分配用戶類型並在單一提示鏈中觸發郵件的新手流程

你不需要重新設計整個系統，只需針對已出現問題的工作流程進行隔離即可。

步驟 2：在開始使用框架前先定義角色

找到混亂的邏輯後，將其拆分為明確的職責。

如果某個功能負責驗證輸入，那就是一個助理。如果負責處理外部動作，那又是另一個助理。

用白話寫下來——只要足以看出交接點即可。

當所有內容都攤開在你眼前時，你會知道哪些需要拆分、哪些可以合併。這也能幫你判斷需要什麼樣的架構。

每個角色都應該能夠單獨測試。

步驟三：選擇框架

選擇一個適合你工作流程的平台。

• 視覺化：如果你想要節點式流程與範圍記憶體，請選擇 Botpress。
• 程式碼優先：如果你熟悉 Python 邏輯串接，可選擇 LangChain 或 CrewAI。

此框架決定代理如何註冊、觸發與連接。

步驟 4：建立第一個工作流程

現在，將這些角色轉換為代理人。在你的框架中定義每個角色——給他們命名、設定職責，並賦予所需的工具或 API 存取權限。

設定好之後，將它們串接起來。利用框架提供的路由機制，讓流程能從一個代理順利轉到下一個。

這裡的目標是讓一個完整的工作流程從頭到尾順利運作，並讓代理人各司其職。

步驟 5：執行系統並檢查每次人工轉接

觸發完整工作流程——從頭到尾追蹤每一步。你應該觀察每個代理收到什麼、回傳什麼，以及流程是否順利銜接。

如果代理人遇到混亂的輸入，代表你的範圍設計有誤。如果邏輯跳轉異常，則需要修正路由。

當交接流程順暢後，你就擁有一套可運作的系統。

多代理框架使用最佳實踐

選擇框架只是起點，更重要的是您如何設計、測試並管理用它建立的工作流程。

隨著 AI 系統越來越模組化與自主，追蹤性也變得更困難。

將核心邏輯集中管理

避免將關鍵決策分散在多個代理之間。將主要推理集中在單一位置，比分散在鬆散連結的多個部分更容易維護與測試。

事先定義代理人輸入與輸出

每個代理都應有明確的契約——輸入與輸出規格清楚。這樣能讓代理更容易替換或插入新流程，而不會破壞流程邏輯。

記錄代理間傳遞的每則訊息

如果你無法看到代理彼此的對話內容，就無法進行除錯。請確保每個輸入與輸出都有足夠的上下文記錄，方便回溯流程。

使用範圍記憶體以降低雜訊與成本

只給每個代理所需的上下文。完整記憶存取會導致提示冗長、代幣用量增加，且讓原本應專注的代理行為變得不可預測。

開始打造能協作的 AI

大多數系統一旦需要真正協作就會瓦解。Botpress 讓你能掌控代理人如何交接任務——透過明確分工與邏輯，你可以測試並理解整體運作。

它也能讓你在流程間乾淨地傳遞資料。你可以用多輪日誌追蹤每一步，看到呼叫了哪個工具、為什麼執行，以及它在工作流程中的用途。

你不再專注於提示調整或幻覺控制，而是專注於真正的功能——打造像軟體一樣運作的代理。

立即開始打造——免費使用。

常見問題

我要怎麼判斷我的AI專案是否真的需要多代理架構，還是單一代理就足夠？

如果你的單一代理的提示或工作流程變得過長或難以除錯，尤其是在處理多項不同任務時，你的 AI 專案很可能需要多代理架構；而像基本問答或單一用途機器人這類簡單應用，通常只需一個代理即可。

多代理架構只適合大型企業專案嗎？小型新創也適用嗎？

採用多代理框架不只適合大型企業——小型新創也能受益，因為即使是小型專案，將複雜任務分拆給專責代理，也比全部堆在一個難以管理的大迴圈中更容易除錯。

使用多代理系統是否代表我必須把所有邏輯拆成不同代理，還是可以混合單代理與多代理邏輯？

使用多代理系統並不代表所有事情都要拆分成不同代理；你可以針對簡單任務採用單一代理邏輯，將多代理協作保留給複雜的工作流程。

多代理系統與在應用程式中單純使用多個 API 或微服務有何不同？

多助理系統與多 API 或微服務不同，因為它協調具備不同角色與推理能力的專業 AI 助理，能傳遞結構化訊息與狀態；而 API 與微服務僅處理單一功能，無法獨立協作複雜流程。

運行多代理系統的成本與單一大型 LLM 相比如何？

多代理系統的運行成本可能低於單一大型 LLM，因為小型專業代理能有效處理特定任務，不會因冗長提示或重複上下文浪費 token，但也會增加協調與代理間溝通的管理成本，因此是否節省要視用例複雜度而定。