在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能领域正不断突破边界。当单个智能体的能力逐渐触达瓶颈，多智能体协同恰似一把 “智能密钥”，解开了更复杂任务的解决密码。尤其是大语言模型加持下的多智能体协同架构，已悄然在各行业掀起变革，它究竟蕴藏着怎样惊人的力量？

多智能体协同（multi-agent collaboration）作为人工智能（artificial intelligence, AI）领域的核心研究方向，通过多个智能体之间的信息交互与策略协调，实现复杂任务的完成。随着大语言模型（large language model, LLM）的发展，多个LLM促成的多智能体协同架构，在教育、金融、软件开发等领域展现出巨大的应用潜力。

一、多智能体协同的由来

多智能体协同是AI领域的一个重要研究方向，其发展经历了从单智能体到多智能体协同的过程。智能体是指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的AI系统。多智能体协同通常指的是多个智能体之间通过信息交互与策略协调，实现复杂任务[1]。

AI多智能体的起源可追溯至AI研究的早期探索。早期，单智能体的研究占据主导地位，主要关注个体智能体在特定环境下的行为决策能力。20世纪中叶，随着计算机科学的兴起，科学家开始尝试模拟人类智能行为，早期的分布式系统与分布式AI（distributed AI, DAI）研究，为多智能体协同的诞生埋下了种子[2]。21世纪初，分布式系统理论和博弈论在理论层面为 AI 多智能体的发展提供了重要支撑。分布式系统理论让多个智能体能够在不同的物理位置或计算节点上进行信息交互与资源共享；博弈论为智能体之间的策略制定和利益协调提供了数学框架，使它们在协作与竞争场景中能够做出更合理的决策，这些理论为多智能体协同创造了条件[3]。

然而，随着实际应用场景复杂性的增加，单智能体的局限性逐渐显现。为了更好地应对大规模、复杂、实时和有不确定信息的现实问题，多智能体系统应运而生。在动态环境下，多智能体系统需要具备自主性决策能力，以应对环境变化带来的各种挑战。此外，智能体之间的交流、任务分配及冲突解决机制也是多智能体系统发展的关键环节。智能体之间通过有效的交流实现信息共享，合理分配任务以提高系统整体效率，同时解决可能出现的冲突，从而实现协同工作，完成复杂任务。

二、多智能体协同的发展现状

在最新研究中，以GPT-4、Claude等为代表的LLM在文本生成、简单逻辑推理等任务中展现出接近人类的能力，其丰富的知识储备与高效学习能力涵盖从历史人文到科学技术、从日常生活常识到专业领域知识等多个层面，为多智能体协同提供了理想载体。与此同时，多智能体协同通过模拟人类协作的认知机制，将复杂任务分解为子任务网络，在跨领域知识整合、多步骤推理等复杂任务中表现出色，为缓解LLM的幻觉问题和优化自回归过程提供了新路径[1]。

多智能体协同的特性

目前，学术界尚未对多智能体协同的特性形成统一定义描述[4]。综合现有研究视角，我们将其特性概括为以下3个核心维度：自主性、适应性与群体交互性。

三、多智能体协同的特性

自主性 智能体能够解决给定的子问题，自主地推理和规划并选择适当的策略，并以特定的方式影响环境。在具备自主决策能力的同时，能依据系统目标调整行为，实现协同。这种特性既能保证个体灵活应对局部环境，又能确保系统整体目标达成。

适应性 多智能体系统能够感知环境中的各种变化，如物理环境的改变、资源的变化、其他外部因素的干扰等，并相应地调整智能体的行为和协同方式。

群体交互性 多智能体协同中的群体交互性是指多个智能体通过信息传递、行为协调和策略互动，共同完成复杂任务的特性，其交互的主要关系包括：①合作，合作是LLM多智能体系统中最常见的协作类型。当智能体将其个体目标与共享的集体目标对齐时，它们会共同努力实现互利的结果。在需要协作问题解决、集体决策和互补技能的任务中，合作尤为重要。②竞争，发生在智能体的个体目标与其他智能体的目标冲突或资源有限的情况下。竞争可以推动智能体发展更高级的推理能力和创造性问题解决能力，增强系统的适应性。③协商，在过程中既合作又竞争，最后达成一致的结果。④层次，智能体按照层次结构进行组织，不同层次的智能体具有不同的职责和权限。

1.多智能体协同的核心技术

多智能体协同技术广泛应用于医疗、教学、智慧助手等领域，其核心技术涵盖决策、编排、通信、学习等多个维度。其中，协同决策技术和多智能体编排技术作为实现高效协作的基石，直接决定了多智能体系统在复杂场景下的性能与可靠性。前者聚焦于个体决策的优化与群体策略的协调，后者则致力于全局任务的规划与智能体行为的有序组织，二者相辅相成，是多智能体协同从理论走向实践的关键支撑。

2.协同决策技术

协同决策技术是多智能体协同的关键，它使智能体能够根据自身目标和环境信息，与其他智能体共同制定最优决策。博弈论是协同决策的重要理论基础，它为智能体在竞争与合作场景下的决策提供了数学模型。在单个智能体中智能体通过与环境的交互，根据获得的反馈信息迭代地优化，整个解决问题的过程被称为马尔科夫决策过程，一些独立的强化学习算法（如 Q-learning）在智能体所处环境满足马尔科夫性，即智能体下一时刻的状态仅取决于当前状态和动作，与历史状态无关。理想情况下，当智能体尝试了足够多的行动后，它将收敛到最优策略。马尔科夫决策过程拓展到多智能体系统，被定义为马尔科夫博弈。对于马尔科夫博弈，最终的任务是达到纳什均衡，即每一个智能体都无法采取其他策略来获得更高的积累回报[6]。如何处理复杂的现实问题，如何高效地处理大量的状态和智能体，以及连续的策略空间，已经成为目前多智能体学习研究的重要方向。

多智能体协调方式主要包括：①基于规则的协议，预先为智能体设计一组规则或行为策略。当感知到特定情境时，智能体按规则匹配执行相应动作。其优点是有效、一致性强，但缺点是难以应对复杂任务。②基于角色的协议，通过为每个智能体分配特定的角色或分工，使智能体能够专注于其专业领域内的子任务。其优点是提高了系统的效率和结构，但缺点是角色定义不明确可能导致冲突或威胁。③基于模型的协议，在输入感知存在不确定性的环境中提供了决策制定的灵活性。智能体根据对环境的感知、共同目标和固有的不确定性做出概率性决策。其优点是在动态环境中表现出色，但缺点是设计和部署复杂，计算成本较高。

3.多智能体编排技术

多智能体编排侧重于对多个智能体的行为和任务进行整体的规划和安排，以确保系统按照特定的流程和顺序运行，实现高效的协作。根据编排方式可以分为集中式编排和分布式编排。集中式编排设置一个中央控制器或管理器专门负责对所有智能体的任务进行统一规划和调度。分布式编排存在一个中央控制器或管理器。根据编排需要可以静态编排和动态编排：静态编排依赖于领域知识和预定义的规则来建立协作通道，有利于保证任务的一致性；动态编排通过管理智能体或自适应机制实时分配角色和定义协作通道，复杂任务下表现更加出色。

四、多智能体协同技术框架

多智能体协同决策在动态环境下的复杂性急剧增加。尽管博弈论和强化学习为决策提供了理论支持，但当智能体数量众多、目标多元且环境信息不确定时，传统算法的计算复杂度呈指数级增长，导致决策效率低下。不同的智能体，其决策不仅受自身目标影响，还需考虑其他智能体的行为和规则，使得决策过程变得异常复杂。此外，智能体之间的利益冲突也会阻碍全局最优决策的达成，如何平衡个体利益与集体利益，实现高效协同，仍是一个开放性难题。目前，许多研究者围绕多智能体协同机制展开了深入的研究。本文选取部分具有代表性的多智能体协同框架进行讲述。

CAMEL（2023）[7]：由沙特阿卜杜拉国王科技大学提出，引入多个智能体，每个智能体专注于特定的任务或知识领域，通过通信和协作来完成复杂的任务。这些智能体可以动态地调整其行为和策略，以适应不同的任务需求。实验结果表明，CAMEL框架在多个任务上的表现显著优于单智能体方法，特别是在需要多步骤推理的复杂任务中。

AutoGen（2023）[8]：由美国微软推出，帮助开发者创建基于LLM的智能应用。它允许开发者构建可协作、可交互的智能体系统，通过将复杂任务分解为多个子任务并分配给不同的智能体来完成。AutoGen的两个核心概念为可对话智能体和对话编程。在AutoGen中，可对话智能体是一个具有特定角色的实体，它可以传递消息，向其他可对话智能体发送和接收信息，它可以根据发送和接收的消息维护其内部上下文，并且可以配置功能。对话编程负责控制响应所采取的行动和发生的顺序，开发人员可以通过自然语言和计算机代码定义智能体的交互行为，极大地简化了复杂应用的开发过程。

Chain-of-Agents（CoA）（2024）[8]：由美国谷歌研究团队提出，面向长上下文任务的多智能体LLM协作框架。其创新点在于引入由多个工作智能体和一个管理智能体组成的链式推理机制：这些工作智能体按照顺序逐段读取长文档片段并通过自然语言依次传递关键信息，最后由管理智能体整合工作智能体的知识产生答案。该方法通过让每个智能体关注短上下文并逐步聚合信息，缓解了LLM在超长文本中“中段遗失”信息的难题。

COPPER（2024）[3]：由中国人民大学提出，旨在通过自我反思机制增强多智能体LLM系统的协同能力。COPPER为每个LLM智能体引入一个共享的反思器模块：在智能体完成一步推理后，由反思器生成关于该步骤的反思反馈，并据此自动调整下轮推理的提示。反思器通过反事实近端策略优化强化学习机制进行微调优化。一方面，设计了“反事实奖励”来度量单个智能体反思对全局的贡献，缓解多智能体协作中的信用分配问题 ；另一方面，训练一个所有智能体共用的反思模型，使其能结合各智能体的角色差异生成定制化的反思建议，同时降低计算开销并提高训练稳定性 。

五、多智能体协同应用框架

MetaGPT（2024）[10]：由中国深度赋智（Deep Wisdom）公司与瑞士IDSIA实验室合作提出，是一套面向复杂任务的多智能体LLM元编程框架。MetaGPT的核心是将人类在完成特定任务时遵循的标准化作业流程转化为提示词中的编码信息，将大型任务按照软件工程范式拆解为模块化的子任务，并分配给扮演不同专业角色的多个智能体协作完成。在代码生成等协同软件工程基准上，MetaGPT生成的解决方案比先前纯对话驱动的多智能体系统更加连贯稳定，展示了利用多智能体分工合作来执行复杂任务的潜力。

六、多智能体协同的应用实践

多智能体协同与LLM的深度融合，正通过整合现有模型资源，为医疗、教育和服务等领域带来颠覆性变革。

1.智能助手领域

多智能体的协同给智能助手领域带来极大的变革。用户无须关注底层复杂的算法实现、通信协议与部署细节，只需通过应用程序编程接口（application programming interface, API）或可视化界面，就能快速定制智能体协作流程，实现特定任务目标。扣子（Coze）是字节跳动推出的零代码AI应用开发平台，平台上拥有海量AI智能体，图文、音视频生成等各个领域全覆盖，创建了多种类型的聊天机器人、智能体、AI应用和插件，并将其部署在社交平台和即时聊天应用程序中，类似的平台还有百度的文心智能体平台、科大讯飞的星辰Agent、智谱华章科技的智谱清言等。

2.医疗诊断领域

在医疗诊断领域，多智能体协同架构融入LLM技术，MedAgents特别关注零样本医学推理，即在不针对特定任务的训练数据的情况下，如何利用LLM的通用知识进行推理，同时将复杂的医学问题分解为多个子问题，并分配给不同的LLM进行处理[6]；MDAgents 旨在解决LLM在复杂医疗决策任务中的应用难题。它借鉴现实医疗决策流程，根据任务复杂性自动为 LLM团队分配协作结构，模拟从个体临床医生到协作团队的分层诊断过程。在10项基准测试中有7项取得最佳性能，显著优于先前的单智能体方法，展示了其在处理复杂医疗任务时的高效性和准确性[12]。

在实际的应用中，以商汤医疗LLM“大医”作为智慧医院建设“中枢大脑”，智能调度覆盖医学文本、放射影像、病理图像等多种数据模态的专用模型，辅助医生完成跨科室、跨模态的复杂诊断推理[13]。

3.教育辅导领域

SimClass是一个多智能体课堂模拟框架，旨在创造一个融合AI和真实用户的互动学习环境。SimClass不仅包括传统的教学智能体（如教师和助教），还引入了多个模拟学生的智能体，例如“课堂小丑”（活跃课堂气氛）、“思考者”（善于深度思考）、“笔记达人”（热心记录笔记）和“好奇宝宝”（经常提问），这些角色通过LLM和特定的系统提示实现，还包括一个核心管理者智能体，负责观察、决策和控制，确保虚拟课堂的自然流畅[13]。

在实际的应用中，科大讯飞推出的AI学习机搭载了多智能体协同与LLM星火大模型。知识图谱构建智能体基于LLM对学科知识进行深度解构，生成可视化知识网络；学习规划智能体通过分析学生日常练习、考试数据，结合LLM的个性化学习策略，为学生定制专属学习路径；答疑解惑智能体运用LLM实时解析学生提问。

4.其他领域

多智能体即服务融合了多智能体系统与云计算领域“即服务”的理念，将多个具备感知、决策、交互能力的智能体及其协同逻辑封装为可按需调用的服务。在智慧城市管理领域，新加坡的“智慧国家 2025”计划运用多智能体即服务模式；在智能交通调度领域，我国上海的城市交通大脑“通达”大模型采用多智能体即服务架构思想，“通达”大模型担任“专家顾问”，为管理人员提供专业知识服务，辅助交通组织管理，担当算法基石和中央大脑。多智能体即服务的创新理念具备广泛的适配性，通过多智能体的协同服务给各个领域注入新活力。

七、多智能体的未来

在科技浪潮的持续推动下，多智能体系统正迎来前所未有的发展契机，其应用边界不断向外拓展，深刻影响着众多前沿领域。从工业制造到虚拟世界构建，多智能体系统的创新应用为行业变革注入强劲动力，也勾勒出充满无限可能的未来图景。然而，多智能体系统的发展并非一帆风顺，仍面临诸多挑战与困难。在现实场景的使用中，智能体之间的高效通信与信息交互需要以通信技术作为基础，与此同时，大规模的多智能体系统需要巨大的计算资源和存储能力，当前硬件水平难以满足大规模复杂智能体场景的需求，大规模多智能体系统的可行性仍待进一步的探究。

1.5G/6G网络与工业5.0

随着5G网络的全面普及和6G技术的深入研发，工业5.0正逐步成为未来制造业转型升级的核心方向。工业5.0强调智能化与可持续发展，旨在打造高度协同、自适应的生产体系。而多智能体系统凭借其自主决策、高效协作的特性，恰好成为推动工业5.0落地的关键技术支撑。在多智能体系统运行过程中，智能体之间的高效通信与信息交互是实现生产流程优化的基础。基于LLM的语义通信框架（LLM enabled semantic communication system, LLM-SC），借助LLM对文本语义信息进行深度建模，创新性地构建了兼顾语义理解与技术实现的通信范式。这意味着在工业生产场景中，不同智能体（如生产设备、管理系统、物流机器人等）能够基于语义层面准确理解彼此指令，避免因信息模糊导致的生产延误或错误[4]。用于视觉传输的LLM驱动语义通信系统（LLM-driven semantic communication system for visual transmission, LaMoSC），进一步突破了传统语义通信的局限。传统系统常因知识库有限、泛化能力不足，难以适应复杂多变的工业环境，LaMoSC通过融合文本、图像、传感器数据等多模态信息，让智能体具备更强的环境感知与处理能力[15]。

2.元宇宙内容构建

元宇宙作为虚拟世界的未来发展方向，需要强大的内容构建能力。在开放世界的元宇宙世界里，以往的非玩家角色（non-player character, NPC）行为模式固定，与玩家互动缺乏真实感。而引入多智能体协同技术后，NPC可作为独立智能体，拥有各自的目标、偏好和决策逻辑。它们能根据玩家行为、环境变化实时做出反应。阿里巴巴认知计算实验室与伦敦大学学院计算机系合作，推出的多智能体协作网络BiCNet展现出多智能体协同的潜力。其以游戏“星际争霸1”中的微观战斗场景作为测试环境，任务是协调多个智能体作为一个团队来打败敌人，在实验中智能体衍生出“攻击和逃跑策略”“掩护进攻”“火力集中”等具有人类思维的智能协作策略，为元宇宙的内容构建的可行性提供了强有力支持。

八、总结与展望

多智能体协同通过协同决策、编排优化技术，提升多个智能体在复杂任务中的协作效率，来解决传统单智能体系统难以应对动态环境、应用局限性等问题。同时，本文系统梳理了多智能体协同技术的理论进展与实践突破，其涵盖医疗、教育、智能助手等领域中的具体应用场景。然而，当下该技术仍处于新兴发展阶段，如何将多智能体协同技术真正高效运用到各个领域当中，仍是学术界与产业界有待深入探讨和解决的重要课题。展望未来，多智能体协同技术的发展前景广阔，将进一步推动各行业的智能化升级，为社会生产生活带来更多创新与变革。

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