多 Agent 协作中的角色通信优化：基于话题的消息过滤与路由技术

在复杂 AI 应用中，多 Agent 协作正在成为越来越常见的设计模式。无论是构建智能客服、任务规划 Agent，还是开发具备推理能力的自主体系统，多个 Agent 之间都需要进行沟通。而沟通越密集，通信成本、响应延迟和消息混乱的问题也就越突出。为了让多 Agent 协作更加高效，如何优化它们之间的消息交换机制，成为一项核心挑战。

一键难忘

369人浏览 · 2025-12-11 10:39:12

一键难忘 · 2025-12-11 10:39:12 发布

多 Agent 协作中的角色通信优化：基于话题的消息过滤与路由技术

在复杂 AI 应用中，多 Agent 协作正在成为越来越常见的设计模式。无论是构建智能客服、任务规划 Agent，还是开发具备推理能力的自主体系统，多个 Agent 之间都需要进行沟通。而沟通越密集，通信成本、响应延迟和消息混乱的问题也就越突出。
为了让多 Agent 协作更加高效，如何优化它们之间的消息交换机制，成为一项核心挑战。

本文将深入介绍一种常用、可扩展性强的通信优化方案——基于话题（Topic）的消息过滤与路由技术，并拆解其原理、架构与实现思路。

一、为什么多 Agent 系统需要通信优化？

多 Agent 协作系统具有天然的复杂性：每个 Agent 可以拥有不同的角色、技能和目标，但它们共同参与同一任务。当系统规模扩大到 3 个、5 个、甚至 10 个 Agent 时，消息通信就会呈指数级增长。

1. 冗余消息带来的性能问题

在无优化的广播式模型中，一个 Agent 发出的消息会被所有其他 Agent 接收。
这会导致两个明显问题：

无意义的处理开销：不相关 Agent 被迫解析、推理并过滤掉不属于自己的消息。
系统吞吐量下降：大量无用消息占用通信通道，使整体延迟增加。

随着消息体积越来越大（例如包含上下文、工具调用历史、长文本），性能瓶颈会越来越明显。
在这里插入图片描述

2. 角色冲突与消息混乱

多 Agent 协作流程中，每个 Agent 往往负责某类任务，例如：

Reader Agent 负责理解需求
Planner Agent 负责任务规划
Coder Agent 负责代码生成
Reviewer Agent 负责质量审查

如果所有消息都广播给所有角色，会导致：

角色误触发：Planner 收到 Reviewer 的内部消息，从而做出错误推理
上下文污染：多个 Agent 共享同一消息空间，导致“记忆混乱”
难以调试：开发者无法判断某条消息为何触发某个 Agent 的动作

这些问题都会导致多 Agent 系统难以维护、扩展甚至稳定运行。

二、基于 Topic 的消息过滤机制设计

为了解决以上复杂性，很多现代多 Agent 框架开始使用基于 Topic（主题）/ Channel（频道）的消息传递模型。它也是分布式系统中 Pub/Sub 模式（发布-订阅模型）的简化应用。

核心思想：

每个 Agent 不再接收全量消息，而是只订阅与它任务相关的 Topic。

1. Topic 设计示例

可以为多 Agent 系统设计以下 Topic：

Topic 名	说明
`task.request`	用户任务请求
`task.plan`	任务规划
`task.execute`	执行阶段消息
`task.review`	审查消息
`system.log`	系统日志消息
`error.handler`	异常处理

此时，一个 Coder Agent 可能只订阅：

task.plan
task.execute

而 Reviewer Agent 只订阅：

task.execute
task.review

2. 消息过滤规则

Topic 模型中，过滤是天然的：

发布者 → 指定 Topic
Broker → 匹配订阅者
订阅者 → 只接收相关消息

系统中“消息解释错误”“误触发”的可能性大大减少。

3. 支持多角色并行协作

通过 Topic 控制消息传递路径，同一阶段可以有多个 Agent 并行响应：

多个执行 Agent 分别处理不同模块的代码生成
多个 Reviewer 交叉审查输出
多个 Analyzer 对系统进行性能或逻辑分析

Topic 模型不会阻塞，也不会产生角色干扰。

在这里插入图片描述

三、消息路由技术：从“盲广播”到“精准投递”

Topic 过滤解决了“不该接收的消息不接收”，但还需要进一步解决：

不同阶段 Agent 之间消息接力
指定角色的唯一消息传递
条件触发/状态驱动的消息路由

因此需要引入消息路由器（Message Router）。

1. 路由器的核心功能

消息路由器负责根据消息类型、内容、角色状态来决定消息去向：

基于 Topic 路由：最基础方式，匹配 Topic → 推送给订阅者
基于角色路由：例如指定只让 “Planner” 接收
基于任务状态路由：Task 正在执行 → 不发消息给 Reviewer
基于上下文分析路由：例如包含“错误”关键词 → 转发到异常处理 Agent

2. 路由策略示例

假设有三类消息：

用户输入 → 指定发送给 Planner
任务拆分 → 发给多个执行 Agent
执行结果 → 发给 Reviewer
最终输出 → 发送给 Response Agent

路由器配置可能如下：

routes:
  - from: user_input
    to: planner
    topic: task.request

  - from: planner
    to: coder_*
    topic: task.execute

  - from: coder_*
    to: reviewer
    topic: task.review

  - from: reviewer
    to: responder
    topic: task.result

这样就构成一条完整的任务链条，而不会出现任何错误 Agent 收到无用消息的情况。

四、架构设计：Topic + Router 的协作方式

一个典型的多 Agent 通信优化架构如下（文字描述）：

1. 架构分层

Agent 层：负责具体任务处理
Message Broker 层：Topic 管理、消息过滤
Router 层：更高层次的条件式路由
Task Context 层：提供共享状态、让路由器依据状态判断去向

2. 消息处理流程

Agent 生成消息
根据消息类型或 Topic 推送到 Broker
Broker 过滤消息 → 转给 Router（可选）
Router 根据规则决定发送给哪个 Agent 或群组
目标 Agent 接收消息并继续任务

3. 优势总结

消息流清晰可控
避免无效消息广播
支持并行与任务拆分
业务逻辑清晰分层
易调试与监控
适合扩展到大型系统

在这里插入图片描述

五、实现示例：构建一个轻量级 Topic Router

以下示例展示一个粗略 Python 实现：

1. 定义 Broker（Topic 订阅中心）

class TopicBroker:
    def __init__(self):
        self.subscribers = {}

    def subscribe(self, topic, agent):
        self.subscribers.setdefault(topic, []).append(agent)

    def publish(self, topic, message):
        for agent in self.subscribers.get(topic, []):
            agent.receive(message)

2. 定义 Router（可选复杂路由规则）

class MessageRouter:
    def __init__(self, broker):
        self.broker = broker

    def route(self, message):
        topic = message["topic"]
        # 可添加更复杂的规则
        self.broker.publish(topic, message)

3. 定义 Agent

class BaseAgent:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def receive(self, message):
        print(f"[{self.name}] 收到消息：{message}")

4. 使用示例

broker = TopicBroker()
router = MessageRouter(broker)

planner = BaseAgent("Planner")
coder = BaseAgent("Coder")

broker.subscribe("task.plan", coder)
broker.subscribe("task.request", planner)

router.route({"topic": "task.request", "content": "用户输入：生成图表"})