建立一个聊天机器人感觉就像真正的进步--直到它要处理所有事情。上一秒它还在回答常见问题，下一秒它就需要鉴定潜在客户、预约演示、升级票据并处理内部工具。裂缝很快就会显现出来。
随着企业聊天机器人承担起更复杂的职责，我们看到整个系统正在向更清晰的角色定义、更深入的协调和更智能的任务分配转变。
在这一点上，聊天机器人的智能程度已经不再重要。而是要看它同时做了多少工作，以及在这些工作之间切换得有多好。问题不在于智能，而在于协调。而是协调。
这就是人工智能代理协调的用武之地。这就是从构建一个无所不知的机器人，转变为设计一个由更小、更专业的代理组成的系统--每个代理都有明确的角色，并且都能同步工作。
如果你的聊天机器人已经达到了极限，那么你并不孤单。在本指南中，我们将介绍代理协调的含义、它在引擎盖下的工作原理，以及如何开始构建协调的人工智能系统--从专用框架到模块化工作流。
什么是人工智能代理协调？
大多数聊天机器人一开始都是单代理系统。一个机器人处理所有事务--回答问题、调用应用程序接口、处理表单，甚至可能引导用户转化。一开始感觉很高效。
但随着使用场景的扩展，这种单一代理模式开始瓦解。机器人变成了一个没有明确结构的万金油。它要同时兼顾角色和上下文，你会从几个明显的方面感受到它的压力：
- 流程变得更难调试和维护
- 提示变得更长、更难管理
- 目前还不清楚机器人的哪个部分负责什么
- 添加新的使用案例有可能会破坏已有的功能
这不仅仅是技术问题，更是设计问题。你期望一个代理完成多个代理的工作，而这会拖慢你的速度。
人工智能代理协调通过将责任分给多个专业代理来解决这个问题。每个代理专注于一项任务--规划、研究、数据获取、用户交互--由中央控制器决定谁在何时行动。
这两种处理人工智能交互的方法（单个代理与多个代理）之间的区别不仅仅是架构上的。它是战略性的。一种方法会随着复杂性的增加而扩展，而另一种方法则会在复杂性的影响下崩溃。
以下是这两款系统在更重要的基准测试中的对比情况：
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这两种处理人工智能交互的方法（单个代理与多个代理）之间的区别不仅仅是架构上的。它是战略性的。一种方法会随着复杂性的增加而扩展，而另一种方法则会在复杂性的影响下崩溃。
以下是这两款系统在更重要的基准测试中的对比情况：
How does agent orchestration work?
在协调系统中，您不是在编写一个大型聊天机器人，而是在设计一组代理，每个代理负责一项职责。把它想象成把聊天机器人变成一个团队，每个代理都像专家一样。
该系统的中心是一个控制器，它决定在任何特定时刻由哪个代理来处理任务。这个控制器可以是基于规则的，也可以是完全自主的，或者介于两者之间。它的工作很简单：路由任务，跟踪状态，确保代理不会互相干扰。
每个代理的设计范围都很窄，而且自成一体。它可以生成摘要、调用外部工具、验证用户输入或决定下一步行动。有些代理是被动的（等待调用），而其他代理则可以触发后续行动。
控制器在它们之间移动，就像指挥家提示管弦乐队中的乐器一样。
这里的上下文很重要。整个系统共享一个内存，通常是一个 JSON 对象或会话状态，它在代理之间流动。每个代理都从上下文中读取，并在完成自己的部分后写回上下文。控制器会使用更新后的上下文来决定下一步的操作。
例如，在旅行规划机器人中：
- 用户代理处理会话并收集偏好。
- 调查代理可找到航班和酒店选择。
- 计划员负责安排行程。
- 执行代理会记录所需的内容。
这些代理都不知道全貌，但他们不必知道。路由器代理会让它们一步步保持一致。归根结底，协调就是如何将聊天机器人从一个只能做出响应的机器人扩展到一个能在内部协作完成任务的机器人。
五大人工智能代理协调工具
一旦意识到需要多个代理一起工作，问题就来了：应该用什么来构建？围绕代理协调的工具领域发展迅速，但并非所有工具都能用于生产。
有些平台专为速度和可视化工作流而构建。还有一些平台为您提供底层控制，但完全由您自己进行协调。还有一些平台走的是中间路线--提供足够的抽象性，既能快速移动，又不失灵活性。
以下是我们发现的目前对构建代理系统最有用的 5 大工具：
1.Botpress
Botpress 是一个完整的代理平台，可让您设计模块化代理工作流，为其分配特定角色，并通过中央路由器对其进行协调。每个工作流程都像一个独立的代理，由你（或让自主节点）根据上下文、用户输入或业务逻辑来决定控制权何时转移。
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它的与众不同之处在于，从想法到工作系统的转变速度是如此之快。代理可以即时编写和执行代码，使用外部 API，甚至可以动态地连锁使用工具--所有这些都由顶级语言模型提供支持。您不仅要构建流程，还要构建存在于代理内部的逻辑。
它专为那些希望在不重建基础架构的情况下获得灵活性的开发人员而设计。如果您要在支持、调度、入职或内部运营中部署代理，它可以帮您摆脱困境，让您顺利完成任务。
主要功能
- 模块化工作流程：每个代理都是作为一个独立的、可重复使用的管道构建的
- 中央路由：可视化路由器协调代理切换和逻辑
- 动态工具使用：实时执行代码和调用外部应用程序接口
- LLM：与OpenAI 和 Claude 等顶级基础模型兼容
- API 优先：轻松公开代理或与 CRM、网络钩子等连接
定价
- 免费计划：每月 0 美元，提供可视化生成器和基于使用量的人工智能功能
- Plus 计划：89 美元/月，带分析和品牌移除功能
- 团队计划：495 美元/月，提供协作工具和基于角色的访问权限
2.CrewAI
CrewAI 可以满足您想要协调，但又不想构建整个协调引擎的需求。它的设计以团队为隐喻：你可以定义角色、分配目标，并为你的代理提供工具和记忆。然后，让他们共同完成任务。
最棒的是，你能以极快的速度完成工作。在几分钟内，您就可以启动一个规划者、一个研究者和一个执行者，并让他们以结构化的步骤相互对话。
它并不完美--自定义工作流程仍然需要一点黑客技术--但对于大多数用例，它都能快速完成。如果说 AutoGen 给人的感觉就像在为协议编程，那么 CrewAI 给人的感觉就像在和小队一起执行任务。
主要功能
- 基于角色的架构：每个代理都有标题、目标、工具和可选内存
- 轻松授权：内置计划代理根据目标决定任务顺序
- 工具集成：支持函数调用、API 请求和基于浏览器的工具
- 共享内存：代理可引用共享上下文并为其做出贡献
定价
- 免费计划：开源，无许可证费用
- 企业：未公开上市 - 随着托管产品的成熟，预计将推出付费计划
3.OpenAI Agents SDK
OpenAI Agents SDK 的前身是OpenAISwarm，它是OpenAI向第一方代理基础架构迈出的真正第一步。它旨在让开发人员使用OpenAI 模型构建结构化的多代理工作流，并在框架中内置切换、工具和内存。
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每个特工都有自己的指令、工具和警戒线，而你则负责安排他们如何相互传递任务。虽然还处于早期阶段，但体验已经非常完美。你可以获得内置的跟踪功能、上下文管理功能，还能创建生产就绪的助手，而无需拼接单独的框架。
如果您已经在使用OpenAI 的 API，并希望以一种紧密集成、有主见的方式来构建人工智能代理，那么这个 SDK 将为您打下坚实的基础。
主要功能
- 代理角色：为每个代理配置指令、工具和权限
- 切换：使用内置逻辑在代理之间传递控制
- 跟踪：通过可视化检查跟踪和调试多代理工作流
- 防护栏：对输入和输出执行验证
定价
- SDK：根据 MIT 许可免费开源
- 使用成本：按OpenAI API 使用量付费（例如，GPT、工具调用、向量存储）
- 工具示例：代码解释器：0.03 美元/次，文件搜索：2.50 美元/1 千次工具调用
4.自动生成
AutoGen 适用于 "使用工具的单个代理 "方法已经过时，而需要一个多个代理相互对话、推理状态并以团队形式完成任务的系统。它由微软开发，感觉更像是将基于代理的工作流设计为结构化对话。
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它并不适合初学者--而且它也不想这样做。它的每一个部分都需要布线：代理、它们的角色、谁在什么时候说话、它们如何传递信息以及何时停止。但是，如果你正在开发严肃的、有状态的人工智能系统，需要透明度和完全的控制，AutoGen 能为你提供所需的精确构件。
它最适合研究团队、高级构建者或任何试图在多个人工智能代理之间建立复杂推理模型的人。你不是在 "配置聊天机器人"，而是在设计一个智能协议。
主要功能
- 对话式代理图：代理通过结构化信息流而非静态链进行通信
- 协调控制：您可以定义轮流、内存范围和任务边界
- 跟踪和调试：内置跟踪功能可让您检查每个代理在多步骤任务中的贡献
- 工具使用：支持跨代理的自定义工具和功能调用
定价
- 免费开源（MIT 许可）
- 可与任何LLM 端点OpenAI、Azure、本地模型）配合使用
5.LangChain
LangChain 代理可让您构建逻辑驱动的工作流，代理可在每一步选择使用哪种工具。您可以定义其目标，插入搜索、代码执行或应用程序接口等工具，然后让它以推理的方式完成任务。
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它是目前最灵活的设置之一，但也非常注重代码。你需要自己处理内存、流控制和错误处理。虽然他们推出了用于可视化协调的图形生成器，但对于完整的代理操作或代理行为的清晰可视性来说，它还不够成熟。
如果你想要完全自定义，又不介意手动拼接，那么 LangChain 是你的理想选择。它功能强大，但需要您亲自动手。
主要功能
- 动态工具使用：代理根据输入决定调用哪些工具
- 记忆支持：为较长的对话添加上下文记忆
- LangSmith 集成：跟踪、调试和监控多步骤运行
- 高度可扩展：可覆盖组件或插入工具
定价
- LangChain 框架：免费开源
- LangSmith（可选）：付费调试和评估工具
- 使用成本：取决于所使用的模型和第三方工具
建立代理工作流程的经验教训
大多数代理框架让人感觉协调只是连接几个流并传递内存。但一旦有多个代理运行实时逻辑，事情就会以你意想不到的方式发生变化。
交接工作变得一团糟--背景泄露。代理重复工作。最糟糕的是，在为时已晚之前，你根本不知道系统哪里出了问题。
以下是有效的模式--只有在运送了几个坏掉的系统，并在混乱的系统中进行回溯后，你才能学到这些东西。
构建代理决策
让代理根据用户的信息决定下一步该做什么看似是一条聪明的捷径，但它很快就会导致混乱。工作流程的触发顺序被打乱，步骤被跳过，系统变得不可预测。
现在的情况是，你让模型产生了下一步行动的幻觉。它没有清晰的系统地图。所以它猜测--而且猜错了。
取而代之的是，将代理视为函数。要求它们输出控制指令，如 "路由到 calendar_agent "或 "下一步将是 verify_info"。然后，你的协调器就会使用这些指令来决定下一步该怎么做。将逻辑保持在模型之外--在你可以信任它的地方。
范围代理内存
当代理共享的上下文过多时，事情就会开始中断。一个代理完成了一项任务，而另一个代理却根据过时或不相关的数据采取行动，导致任务失败。添加的工作流越多，情况就越混乱。
当所有代理都在读写同一个内存存储时，就会出现这种情况。无边界。一个代理会污染另一个代理的上下文，然后事情就会以难以追踪的方式突然中断。
为每个代理提供自己的作用域上下文。只传递它所需要的内容，仅此而已。想想看，这就像给每个代理一份重点突出的工作简报，而不是让他们完全访问系统的群组聊天记录。
停止回路漂移
在使用规划器-执行器配对时，通常会创建一个循环：规划器决定应该发生什么，执行器执行，规划器检查结果以决定下一步。
循环中断的原因是，计划器没有关于已完成任务的记忆。没有任务历史。没有清单。它只能看到当前状态，然后决定再试一次。
如果使用代理循环，则需要跟踪每个任务的转折点--谁运行了什么、返回了什么以及是否成功。这样才能避免系统追尾。
返回结构化输出
您的系统可能看起来正在运行--回复正在返回，代理听起来也很聪明--但幕后却什么也没发生。代理会说 "这是您的摘要 "之类的话，但您的协调器却不知道下一步该做什么。
原因何在？你的代理是在与用户对话，而不是与系统对话。没有机器可读的输出，所以你的逻辑层没有任何可操作的内容。
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.
跟踪任务进度
有时，你的系统会忘记自己在做什么。用户偏离了脚本，应用程序接口调用失败，机器人就会突然重新开始，或者更糟的是，机器人说它已经完成了，但实际上它根本没有完成任务。
出现这种情况是因为你把记忆当成了任务进度。但记忆只是历史，并不能告诉你在工作流程中的位置。
你需要一个独立的任务状态，来跟踪已完成的任务、待完成的任务以及目标。这样，即使出现故障，你也能在进程中恢复，干净利落地完成任务。
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