超越单一模型 AI：架构设计如何推动可靠的多智能体编排
快速阅读: 《VentureBeat 公司》消息，构建多AI代理协作系统充满挑战，需解决独立性、通信、一致性及容错等问题。采用指挥家或爵士乐队式架构，利用消息队列、数据库等工具管理共享状态，确保系统可靠性与扩展性。复杂性虽高，但合理架构可助打造下一代企业AI系统。
订阅我们的每日和每周简报，了解行业领先的AI覆盖的最新动态和独家内容。我们看到人工智能正在快速发展。这已经不仅仅是构建一个超级智能模型的问题了。真正的力量和令人兴奋的方向在于让多个专业化的AI代理协同合作。可以将它们视为一组专家同事，每个人都有自己的技能——一个分析数据，另一个与客户互动，第三个管理物流，等等。让这个团队无缝协作，正如各种行业讨论所设想的，并由现代平台促成，这就是关键所在。但让我们面对现实：协调一群独立的人工智能代理是不容易的。这不仅仅是构建炫酷的单个代理；中间那混乱的部分——协调——才是决定系统成败的关键。当你有依赖彼此的代理，异步操作并且可能独立失败时，你不仅仅是在构建软件；你是在指挥一场复杂的交响乐。这就是坚实的架构蓝图发挥作用的地方。我们需要从一开始就设计出可靠性和可扩展性的模式。
我们看到人工智能正在快速发展。这已经不仅仅是构建一个超级智能模型的问题了。真正的力量和令人兴奋的方向在于让多个专业化的AI代理协同合作。可以将它们视为一组专家同事，每个人都有自己的技能——一个分析数据，另一个与客户互动，第三个管理物流，等等。让这个团队无缝协作，正如各种行业讨论所设想的，并由现代平台促成，这就是关键所在。
代理协作的棘手问题
为什么协调多代理系统如此具有挑战性？
首先：代理协作的棘手问题
它们是独立的：与程序中调用的函数不同，代理通常有自己的内部循环、目标和状态。它们不会只是耐心地等待指令。
通信变得复杂：不仅仅是代理A与代理B对话。代理A可能会广播信息，代理C和D关心这些信息，而代理B则在等待来自E的信号后再告诉F一些事情。
它们需要共享大脑（状态）：它们如何就“真相”达成一致？如果代理A更新了一条记录，代理B如何快速且可靠地知道这件事？过时或冲突的信息是致命的。
失败是不可避免的：一个代理崩溃了。一条消息丢失了。外部服务调用超时了。当系统的一部分出现问题时，你不希望整个系统停止运行，甚至更糟的是做出错误的事情。
一致性可能很困难：如何确保涉及多个代理的复杂多步骤过程实际达到有效最终状态？当操作是分布式的且异步进行时，这并不容易。
简单来说，随着代理和交互的增加，组合复杂性会爆炸式增长。如果没有一个坚实计划，调试将成为噩梦，系统也会显得脆弱。
选择你的协调剧本
代理如何协调其工作可能是最根本的架构选择。以下是几种框架：
指挥家（分层结构）：就像传统的交响乐团一样。你有一个主要的协调器（指挥家），它指挥流程，告诉特定的代理（音乐家）何时表演他们的部分，并将其整合在一起。这能够实现：清晰的工作流，易于追踪的执行，简单的控制；对于较小或不那么动态的系统来说更简单。注意：指挥家可能成为瓶颈或单一故障点。如果你需要代理动态响应或无需持续监督就能工作，这种场景灵活性较差。
爵士乐队（联邦/去中心化）：在这里，代理根据共享信号或规则直接相互协调，类似于爵士乐队中的音乐家根据彼此的提示和共同主题即兴演奏。可能有共享资源或事件流，但没有中央老板对每个音符进行微观管理。这能够实现：弹性（如果一个音乐家停止，其他人通常可以继续），可扩展性，适应不断变化的条件，更多涌现的行为。需要注意的是：整体流程可能更难理解，“为什么那个代理那样做？”调试也很棘手，确保全局一致性需要仔细规划。
许多现实世界中的多代理系统最终成为混合型——也许是由一个高层次的协调器设定方向；然后在这个结构内的代理组以去中心化的方式协作。
管理人工智能代理的集体大脑（共享状态）
为了让代理有效地协作，它们通常需要一个共享的世界视图，或者至少是与其任务相关的部分。这可能是当前客户订单的状态、产品信息的共享知识库或朝着目标的集体进展。在整个分布式代理中保持这个“集体大脑”的一致性和可访问性是很困难的。
我们依赖的架构模式：
中央图书馆（集中式知识库）：所有共享信息都存储在一个单一的权威位置，例如数据库或专用知识服务。代理读取（检查）书籍并写回它们。优点：单一事实来源，更容易强制一致性。缺点：可能受到大量请求的冲击，可能导致速度变慢或成为瓶颈。必须非常健壮且可扩展。
分布式笔记（分布式缓存）：代理保留频繁需要的信息的本地副本以提高速度，由中央图书馆提供支持。优点：更快的读取。缺点：如何知道你的副本是最新的？缓存失效和一致性成为重要的架构难题。
大喊更新（消息传递）：代理不需要不断询问图书馆，图书馆（或其他代理）通过消息大喊“嘿，这条信息改变了！”代理监听它们关心的更新并更新自己的笔记。优点：代理解耦，这对事件驱动模式很有利。缺点：确保每个人都收到消息并正确处理它增加了复杂性。如果消息丢失怎么办？
正确的选择取决于实时一致性的重要性与性能需求之间的权衡。
为错误处理和恢复做好准备
代理失败不是会不会的问题，而是何时会发生的问题。你的架构需要对此有所预见。考虑以下几点：
看门狗（监督）：这意味着有组件专门负责监视其他代理。如果代理变得安静或开始表现异常，看门狗可以尝试重启它或通知系统。
重试但要聪明（重试和幂等性）：如果代理的操作失败，通常应该尝试重新执行该操作。然而，这仅在操作是幂等的情况下才奏效。这意味着执行五次与执行一次的结果完全相同（比如设置一个值，而非递增）。如果操作不是幂等的，重复尝试可能导致混乱。
清理混乱（补偿机制）：如果代理A成功完成了某项任务，但代理B（流程中的后续步骤）失败了，你可能需要“撤销”代理A的工作。像Saga这样的模式有助于协调这些多步骤、可补偿的工作流。
知道你在哪里（工作流状态）：保持整个流程的持久日志很有帮助。如果系统在工作流进行中崩溃，它可以从中断的地方恢复，而无需从头开始。
建立防火墙（断路器和隔板）：这些模式可以防止一个代理或服务的故障导致其他代理或服务过载或崩溃，从而限制损害范围。
确保任务正确完成（一致的任务执行）
即使每个代理都可靠，你也需要确保整个协作任务能够正确完成。考虑：
原子操作：虽然分布式代理实现真正的ACID事务非常困难，但你可以借助像Saga这样的模式来设计工作流，使其尽可能接近原子操作。
不变的日志簿（事件溯源）：将每个重要操作和状态变化记录为不可变日志中的事件。这为你提供了完整的操作历史，便于状态重建，同时也非常适合审计和调试。
达成一致意见（共识）：对于关键决策，你可能需要代理在继续之前达成一致意见。这可以包括简单的投票机制，或者在信任或协调特别困难时采用更复杂的分布式共识算法。
检查工作（验证）：在代理完成任务后，在工作流中加入验证输出或状态的步骤。如果发现问题，触发对账或修正流程。
你的基础设施工具箱
最优秀的架构需要坚实的基础。
邮局（消息队列/代理如Kafka或RabbitMQ）：这对解耦代理来说至关重要。它们将消息发送至队列；感兴趣的代理从队列中提取消息。这实现了异步通信，能够应对流量高峰，并且是弹性分布式系统的关键。
共享文件柜（知识存储/数据库）：这是共享状态存在的地方。根据数据结构和访问模式选择合适的类型（关系型、NoSQL、图数据库）。这必须具备高性能和高可用性。
X光机（可观测性平台）：日志、指标、追踪——这些都是必需的。能够精确查看每个代理何时以及如何交互是必不可少的。
目录（代理注册表）：代理如何相互发现或找到所需的服务？中央注册表有助于简化这种复杂性。
游乐场（容器化和编排如Kubernetes）：这是可靠部署、管理和扩展所有单独代理实例的方式。
代理如何聊天？（通信协议选择）
代理之间的通信方式会影响从性能到耦合程度的所有方面。
标准电话（REST/HTTP）：简单易用，适用于基本的请求/响应。但它可能显得有些冗长，对于高负载或复杂数据结构效率不高。
结构化电话会议（gRPC）：它使用高效的数据格式，支持多种呼叫类型，包括流式传输，并且是类型安全的。它在性能方面表现出色，但需要定义服务合同。
公告栏（消息队列——协议如AMQP、MQTT）：代理将消息发布到主题；其他代理订阅它们关心的主题。这是异步的，高度可扩展的，并且完全解耦发送方与接收方。
直接线路（RPC——不常见）：代理直接调用其他代理的函数。速度快，但创建了非常紧密的耦合——代理需要确切知道它们正在调用哪个代理以及其位置。
选择适合交互模式的协议。是一次性请求？广播事件？还是数据流？
综合起来
构建可靠、可扩展的多代理系统并非寻找灵丹妙药；而是基于具体需求做出明智的架构选择。你会倾向于更集中化的控制还是更分散化的弹性？你会如何管理至关重要的共享状态？当（而非如果）代理出现故障时，你的计划是什么？哪些基础设施组件是必不可少的？
确实非常复杂，但通过专注于这些架构蓝图——协调交互、管理共享知识、规划故障、确保一致性，并建立在坚实的基础架构之上，你可以驾驭复杂性，构建推动下一代企业人工智能的稳健、智能系统。
(以上内容均由Ai生成)
