引言

在人工智能技术快速发展的今天，多Agent系统已成为实现复杂任务协作的重要架构。ooderAI Agent系统创新性地引入了Scene（场景）和Group（组）机制，为多Agent间的自主协作提供了强大的支持。这一机制使得Agent和Skill能够根据业务场景自动组织成协作团队，实现高效的任务分配、执行和结果聚合，是实现大规模多Agent协作的核心引擎。

本文将从5W（What, Who, When, Where, Why）角度深入剖析这一机制，重点突出多Agent协作的设计理念、工作原理和应用场景，帮助读者全面理解ooderAI Agent系统如何实现高效的多Agent自主协作。

一、What：Scene与Group到底是什么？

1.1 核心概念定义

Scene（场景）

Scene是多Agent和Skill协作的上下文环境，用于描述特定的业务或技术上下文。它定义了一组Agent和Skill协作的规则、目标和约束条件，为多Agent协作提供了明确的上下文边界。每个Scene都有明确的类型，用于区分不同的多Agent协作场景。

Group（场景组）

Group是基于Scene自动形成的多Agent协作组，用于管理同一场景下的Skill协作。它是Scene的具体实例化，包含了实际参与协作的多Agent/Skill列表、组所有者和组管理规则，是实现多Agent自主协作的具体执行单元。

SceneDeclaration（场景声明）

SceneDeclaration是用于Skill声明支持某个Scene，或Route/MCP声明Scene所有者的机制。通过SceneDeclaration，系统可以自动发现和组织多Agent协作资源，实现多Agent协作团队的动态形成。

1.2 场景类型列表

ooderAI Agent系统中存在两种场景类型：核心场景类型和应用场景类型。

1.2.1 核心场景类型（SceneType）

核心场景类型用于描述系统内部的命令执行场景，基于系统操作和技术维度设计：

类别	场景类型	描述	标识	典型应用
系统生命周期	INITIALIZATION	系统初始化场景	init	系统启动、组件初始化
	UPGRADE	系统升级场景	upgrade	系统版本升级、组件更新
	SHUTDOWN	系统关闭场景	shutdown	系统优雅关闭、资源释放
运行时操作	CONFIGURATION	配置管理场景	config	动态配置更新、参数调整
	EXECUTION	命令执行场景	execute	任务执行、命令下发
	CONTROL	系统控制场景	control	流程控制、状态管理
监控与维护	MONITORING	系统监控场景	monitor	性能监控、状态上报
	MAINTENANCE	系统维护场景	maintain	日志清理、数据备份
调试与测试	DEBUGGING	系统调试场景	debug	问题排查、调试信息收集
	TESTING	系统测试场景	test	功能测试、性能测试
数据处理	DATA_TRANSFER	数据传输场景	data_transfer	数据同步、文件传输
	DATA_STORAGE	数据存储场景	data_storage	数据持久化、存储管理
	REPORTING	报告生成场景	report	统计报表、数据分析
安全与审计	SECURITY	安全管理场景	security	权限管理、加密解密
	AUDIT	审计日志场景	audit	操作审计、日志记录
备份与恢复	BACKUP	数据备份场景	backup	数据备份、快照管理
	RECOVERY	数据恢复场景	recovery	灾难恢复、数据还原

1.2.2 应用场景类型（AgentSceneEnum）

应用场景类型用于描述Agent的具体应用场景，基于业务维度设计，用于superAgent自助协作：

类别	场景类型	描述	标识	典型应用	适用范围
基础场景（核心功能）	DEVICE_CONTROL	设备控制	deviceControl	控制各类智能设备	all
	SENSOR_DATA	传感器数据	sensorData	采集和展示传感器数据	all
	SECURITY_MONITOR	安全监控	securityMonitor	监控设备和环境安全	all
	ENERGY_MANAGEMENT	能源管理	energyManagement	管理和优化能源使用	all
智能生活场景	SMART_HOME	智能家居	smartHome	打造智能舒适的家居环境	residential
	SMART_LIGHTING	智能照明	smartLighting	智能控制灯光系统	residential,commercial
	SMART_THERMOSTAT	智能温控	smartThermostat	智能调节温度和湿度	residential,commercial
	SMART_SECURITY	智能安防	smartSecurity	智能监控和安全防护	residential,commercial
	PERSONAL_ASSISTANT	个人助手	personalAssistant	提供个性化的智能助手服务	personal
智能办公场景	SMART_OFFICE	智能办公	smartOffice	打造高效智能的办公环境	commercial
	MEETING_ROOM	智能会议室	meetingRoom	智能管理会议室资源	commercial
	OFFICE_AUTOMATION	办公自动化	officeAutomation	自动化处理办公事务	commercial
行业应用场景	INDUSTRIAL_AUTOMATION	工业自动化	industrialAutomation	实现工业生产自动化	industrial
	SMART_RETAIL	智能零售	smartRetail	打造智能零售体验	commercial
	SMART_HEALTHCARE	智能医疗	smartHealthcare	智能医疗服务和管理	healthcare
	SMART_AGRICULTURE	智能农业	smartAgriculture	智能农业生产管理	agriculture
	SMART_TRAFFIC	智能交通	smartTraffic	智能交通管理系统	transportation
	SMART_LOGISTICS	智能物流	smartLogistics	智能物流管理	logistics
	SMART_EDUCATION	智能教育	smartEducation	智能教育服务和管理	education
环境与公共服务场景	ENVIRONMENT_MONITOR	环境监测	environmentMonitor	监测和分析环境数据	public
	PUBLIC_SERVICE	公共服务	publicService	提供智能公共服务	public
	SMART_CITY	智慧城市	smartCity	打造智能高效的城市管理	public
	SMART_PARKING	智能停车	smartParking	智能停车管理系统	transportation
特殊场景	EMERGENCY_RESPONSE	应急响应	emergencyResponse	处理紧急情况和灾害	all
	REMOTE_MAINTENANCE	远程维护	remoteMaintenance	远程设备维护和故障处理	all

二、Who：谁参与Scene与Group的管理和协作？

2.1 角色定义

Scene所有者

Scene所有者是负责管理和维护特定Scene的角色，只能由Route或MCP（Master Control Program）担任。Scene所有者拥有该Scene下所有Group的管理权限。

Skill

Skill是实际执行任务的组件，可以声明支持一个或多个Scene，并在Scene中担任不同的角色：

• agentRoute（聚合中继）：负责接收任务、分发任务和聚合结果

• endAgent（终端）：负责具体任务的执行

SceneManager

SceneManager是系统级的场景管理中心，负责处理SceneDeclaration、自动创建Group、管理Scene和Group信息等核心功能。

2.2 角色协作关系

Mermaid Diagram

三、When：Scene与Group机制何时生效？

3.1 生命周期

Scene的生命周期

1. 声明阶段：Route/MCP声明为Scene所有者

2. 形成阶段：Skill声明支持该Scene

3. 活跃阶段：SceneGroup自动形成，开始协作

4. 演化阶段：Skill动态加入或离开Group

5. 解散阶段：所有Skill离开或所有者取消声明

Group的生命周期

1. 创建阶段：当Scene同时存在所有者和至少一个Skill声明时自动创建

2. 运行阶段：接收任务、执行协作

3. 更新阶段：添加/移除Skill，更新配置

4. 删除阶段：当所有Skill离开或所有者删除时自动解散

3.2 触发时机

• SceneDeclaration：当Route/MCP启动或Skill注册时触发

• Group创建：当Scene同时满足"有所有者"和"至少一个Skill声明"条件时触发

• Group更新：当有新Skill加入或现有Skill离开时触发

• Group删除：当所有Skill离开或所有者删除Group时触发

四、Where：Scene与Group机制在系统架构中的位置？

4.1 系统架构中的位置

Scene与Group机制位于ooderAI Agent系统的协作管理层，连接了上层的业务逻辑和下层的执行引擎。它负责将抽象的业务需求转化为具体的协作任务，并组织合适的Skill完成这些任务。

4.2 与其他组件的关系

4.3 部署位置

• SceneManager：通常部署在MCP节点，作为系统级服务运行

• SceneDeclaration：分布在各个Route和Skill节点，通过消息队列与SceneManager通信

• SceneGroup信息：存储在分布式存储系统中，确保高可用性和一致性

五、Why：为什么需要Scene与Group机制？

5.1 设计理念

Scene与Group机制的设计基于以下核心理念：

• 自主协作：Agent和Skill可以自主声明和发现协作机会，无需手动配置

• 场景驱动：基于场景组织协作，使协作更有针对性和效率

• 动态调整：支持协作组的动态形成和调整，适应系统变化

• 松耦合：通过场景抽象，降低Agent和Skill之间的直接依赖

5.2 解决的核心问题

1. 协作复杂性问题：在多Agent系统中，如何有效组织大量Agent和Skill进行协作是一个核心挑战。Scene与Group机制通过场景抽象和自动组形成，简化了协作管理。

2. 动态扩展性问题：传统的协作机制难以适应系统规模的动态变化。Scene与Group机制支持Skill的动态加入和离开，使系统具有良好的扩展性。

3. 资源利用率问题：如何将合适的Skill分配给合适的任务是提高资源利用率的关键。Scene与Group机制通过场景匹配，实现了资源的高效分配。

4. 系统鲁棒性问题：当某个Skill故障时，如何保证系统的继续运行是一个重要问题。Scene与Group机制支持Skill的动态替换，提高了系统的鲁棒性。

5.3 带来的价值

• 降低开发成本：开发者无需手动配置协作关系，只需关注业务逻辑

• 提高系统灵活性：支持动态调整协作关系，适应业务变化

• 增强系统可扩展性：支持大规模Agent和Skill的协作管理

• 提高资源利用率：实现资源的按需分配和动态调整

• 增强系统鲁棒性：支持故障转移和动态替换

六、How：Scene与Group机制如何实现多Agent自主协作？

6.1 多Agent协作工作流程详解

6.1.1 多Agent场景声明与组形成流程

6.1.2 多Agent协作组自动形成过程

1. 步骤1：Scene所有者声明

• Route/MCP通过SceneDeclare命令声明为某个Scene的所有者

• SceneManager存储所有者信息，为多Agent协作创建基础

1. 步骤2：Skill场景支持声明

• Skill通过SceneDeclare命令声明支持某个Scene

• 指定Skill角色(agentRoute/endAgent)，明确多Agent协作中的角色定位

• SceneManager存储Skill声明信息，构建多Agent协作资源池

1. 步骤3：自动组形成条件检查

• SceneManager检查该Scene是否同时满足：

• 存在所有者

• 存在至少一个Skill声明

• 满足条件则触发多Agent协作组自动形成

1. 步骤4：多Agent协作组创建

• 生成Group ID：格式为"group场景类型所有者"

• 创建SceneGroup对象，包含多Agent/Skill协作列表、组所有者和组管理规则

• 存储SceneGroup信息，完成多Agent协作团队的组建

1. 步骤5：通知相关方

• 通知Scene所有者：新的多Agent协作组已创建

• 通知所有相关Skill：已加入新的多Agent协作组，可以开始协作

6.1.3 多Agent任务协作执行流程

这个多Agent协作执行流程展示了ooderAI Agent系统如何实现高效的任务分配和执行：

• 任务分发：SceneGroup将业务请求分发给agentRoute角色的Skill

• 子任务分配：agentRoute作为多Agent协调者，将任务分解为子任务并分配给多个endAgent

• 并行执行：多个endAgent作为多Agent执行者，并行执行子任务

• 结果聚合：agentRoute聚合所有执行结果，形成最终响应

• 结果返回：将聚合结果返回给Scene所有者，完成业务请求

这种设计实现了多Agent间的高效协作，充分利用了系统资源，提高了任务执行效率。

6.2 核心命令体系

6.2.1 Scene管理命令

命令名称	描述	调用方	主要参数
SceneDeclare	场景声明	Route/MCP/Skill	sceneOwner, sceneType, skillId, skillRole, isOwnerDeclaration
SceneDeclareCancel	取消场景声明	Route/MCP/Skill	sceneType, skillId

6.2.2 Group管理命令

命令名称	描述	调用方	主要参数
SceneGroupCreate	创建场景组	Scene所有者	groupId, sceneType, groupName, skillIds
SceneGroupUpdate	更新场景组	Scene所有者	groupId, groupName, skillIds
SceneGroupDelete	删除场景组	Scene所有者	groupId
SceneGroupAddSkill	添加Skill到场景组	Scene所有者	groupId, skillId
SceneGroupRemoveSkill	从场景组移除Skill	Scene所有者	groupId, skillId
SceneGroupQuery	查询场景组信息	任意角色	groupId

七、实战案例：工作日报自动生成场景

7.1 场景描述

场景类型：REPORTING（报告生成场景）

场景所有者：Route节点

参与Skill：

• 工作日报Skill（agentRoute角色）：负责聚合各系统数据，生成工作日报

• 邮件Skill（endAgent角色）：负责发送工作日报邮件

• OA系统Skill（endAgent角色）：负责获取OA系统中的审批数据

• 项目管理Skill（endAgent角色）：负责获取项目进度数据

7.2 实现过程

1. Scene所有者声明

• Route节点启动时，通过SceneDeclare命令声明为REPORTING场景的所有者

• 命令参数：sceneType=REPORTING, isOwnerDeclaration=true, sceneOwner=route_001

1. Skill场景支持声明

• 工作日报Skill注册时，声明支持REPORTING场景，角色为agentRoute

• 邮件Skill注册时，声明支持REPORTING场景，角色为endAgent

• OA系统Skill注册时，声明支持REPORTING场景，角色为endAgent

• 项目管理Skill注册时，声明支持REPORTING场景，角色为endAgent

1. 自动Group形成

• SceneManager检测到REPORTING场景同时有所有者和多个Skill声明

• 自动创建SceneGroup：groupId=group_report_route_001

• 组内包含所有声明支持该场景的Skill

1. 任务执行

• 每天17:30，Route节点向groupId=group_report_route_001发送生成工作日报的命令

• 工作日报Skill（agentRoute）接收命令，向OA系统Skill和项目管理Skill发送数据查询请求

• OA系统Skill返回当天的审批数据

• 项目管理Skill返回当天的项目进度数据

• 工作日报Skill聚合所有数据，生成工作日报

• 工作日报Skill向邮件Skill发送发送邮件请求，包含生成的工作日报

• 邮件Skill发送工作日报邮件给相关人员

7.3 动态调整

• 新Skill加入：如果后续有新的HR系统Skill声明支持REPORTING场景，SceneManager会自动将其添加到group_report_route_001组中

• Skill离开：如果项目管理Skill暂时不可用，SceneManager会将其从组中移除，工作日报Skill会自动调整数据聚合逻辑

八、设计亮点与创新

8.1 自主协作机制

ooderAI Agent的Scene与Group机制实现了真正的自主协作，Agent和Skill可以自主声明和发现协作机会，无需人工干预。这种设计极大地提高了系统的灵活性和可扩展性。

8.2 场景驱动设计

通过场景驱动的设计，系统可以根据不同的业务需求自动组织合适的协作资源，实现了资源的按需分配和动态调整。

8.3 动态扩展性

支持Skill的动态加入和离开，使系统能够适应业务需求的变化和系统规模的扩展。

8.4 角色清晰分工

将Skill分为agentRoute和endAgent两种角色，明确了各角色的职责和协作关系，提高了系统的可维护性和可靠性。

8.5 完整的命令体系

提供了完整的Scene和Group管理命令，便于系统管理和监控，支持从声明到执行的全生命周期管理。

九、未来发展方向

9.1 增强场景类型设计

• 增加业务场景类型，支持更多业务需求

• 支持自定义场景类型，提高系统灵活性

• 实现场景类型的层级关系，便于场景管理

9.2 完善场景组机制

• 支持一个场景下形成多个场景组

• 实现场景组的动态调整和优化

• 支持场景组的负载均衡和容错机制

9.3 丰富Skill角色

• 增加更多Skill角色类型，支持复杂协作模式

• 实现角色的动态转换和权限调整

• 支持角色间的协作协议

9.4 增强跨场景协作

• 设计场景间的关联机制

• 实现跨场景的命令路由和协作

• 保障跨场景协作的安全性和可靠性

十、结论

ooderAI Agent的Scene与Group机制是一种创新的多Agent协作管理方式，它通过自主协作、场景驱动、动态扩展等设计理念，解决了传统多Agent系统中的协作复杂性、动态扩展性、资源利用率和系统鲁棒性等核心问题。

这一机制的实现，为大规模Agent系统的协作管理提供了一种高效、灵活、可靠的解决方案，具有广阔的应用前景。随着技术的不断发展和完善，Scene与Group机制将在更多领域发挥重要作用，推动多Agent系统向更高层次发展。

附录：核心类与接口

• Command.java：命令基类，定义了命令的基本结构

• SceneType.java：场景类型枚举，定义了场景类型

• SceneDeclarationCommand.java：场景声明命令，用于场景声明

• SceneGroupCommand.java：场景组命令，用于场景组管理

• SceneManager.java：场景管理器，负责场景和组管理

• CommandEnums.java：命令枚举，定义了所有命令类型

---

作者：ooderAI Agent系统设计团队

发布日期：2026-01-17

版本：v1.0

版权所有：ooderAI