随着大语言模型（LLMs）赋能的智能体在复杂任务中展现出集体智能优势，LLM-MAS 已广泛应用于社会模拟、软件工程、推荐系统等领域。但现有研究存在明显缺口：

通用综述聚焦系统架构与智能体行为，领域特定综述局限于单一场景（如软件工程），智能体间的交互规则、信息传递方式等缺乏统一梳理，阻碍了系统间的互操作性与规模化部署。

本文将探讨一下，通信如何驱动智能体协作、协商并形成集体智能。

即了解一下，多智能体系统中，如何选择合适的通信方式？

在多智能体（Multi-Agent）系统中，选择通信方式的核心逻辑是 “场景匹配”—— 围绕“系统规模、任务特性、合规要求、跨平台需求”四大核心维度，优先平衡 “效率、可控性、可扩展性”，具体选择框架和决策路径如下：

一、先明确 4 个核心决策维度（判断的基础）

选择前需先厘清自身需求，聚焦以下关键问题：

决策分类	关键判断点
1. 系统规模（Agent 数量）	小规模（1-5 个 Agent）、中规模（6-20 个 Agent）、大规模（20 + 个 Agent / 跨部门）
2. 任务复杂度	单步骤 / 无依赖、多步骤 / 强依赖（如 “先查数据→再分析→最后生成报告”）、循环流程
3. 合规与安全要求	是否需要权限管控、操作审计、敏感数据隔离（如金融、化工等监管场景）
4. 跨平台 / 互操作性需求	是否需要对接外部工具、第三方 Agent、跨厂商系统（如企业内部 Agent 对接外部 API）
5. 实时性要求	是否需要毫秒级响应（如实时客服）、允许异步延迟（如数据分析报告）
6. 可扩展性需求	未来是否需要新增 Agent、扩展业务场景（如从 “销售分析” 扩展到 “供应链协同”）

二、按场景匹配通信方式（核心选择指南）

结合上述维度，对应 4 种通信方式的适用场景、优势与局限，快速锁定最优解：

1. 直接通信：适合 “小规模、简单任务、低耦合需求”

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适用场景

系统规模：1-5 个 Agent，无跨部门 / 跨平台需求（如 “文档检索 Agent + 简单分析 Agent” 的内部小工具）；

任务特性：单步骤、无强依赖（如 “订单查询 Agent→物流 Agent” 单次数据请求）；

其他要求：实时性高（毫秒级响应）、无需复杂管控（如内部非敏感任务）。

选择逻辑

无需中间层，通信延迟最低，开发成本低，适合快速落地小场景。

注意事项

Agent 间需知道对方 “地址 / 标识”，耦合度较高，新增 Agent 需修改现有通信逻辑，不适合大规模扩展。

2. 共享状态通信：适合 “多步骤、强依赖、状态一致性要求高” 的任务

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适用场景

任务特性：多步骤流程（如 “数据采集→清洗→分析→可视化”）、Agent 间需共享中间结果（如 “当前任务进度”“已获取的数据”）；技术框架：使用 LangGraph、Mosaic AI 等支持状态管理的框架（如巴斯夫涂料的多步骤数据分析任务）；

其他要求：需避免状态冲突（如多个 Agent 同时修改同一数据）、需要流程可追溯。

选择逻辑

通过全局共享状态（如 StateGraph 的 State、统一数据库）保证所有 Agent 基于 “同一事实” 决策，避免信息不一致导致的流程混乱。

注意事项

需设计状态更新规则（如 “读写锁”），防止并发冲突；适合同架构、同平台的 Agent 协作，跨平台适配性较弱。

3. 中间件 / 枢纽（Supervisor/MQ）中转通信：适合 “企业级、大规模、高合规要求” 场景

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适用场景

系统规模：20 + 个 Agent、跨部门协作（如销售、采购、供应链 Agent 协同）；

合规要求：需要权限管控、操作审计、敏感数据过滤（如金融、化工、医疗等监管场景）；

其他要求：需解耦 Agent 依赖（Agent 无需知道对方信息，仅与枢纽交互）、需要集中监控（如 Agent 运行状态、通信日志）。

选择逻辑

以 Supervisor（监督者）或消息队列（MQ）为 “通信中枢”，实现 “集中管控 + 解耦协作”—— 既避免 Agent 间直接耦合，又能通过枢纽审核敏感操作、记录全链路日志，满足企业合规需求。

典型案例

巴斯夫涂料的多智能体系统，通过 Supervisor 中转协调 Genie Agent、Function-calling Agent、RAG Agent，同时实现数据访问权限管控和流程审计。

注意事项

中间层会增加少量延迟（通常 100-500ms），需优化枢纽的并发处理能力，避免成为性能瓶颈。

4. 标准化协议（MCP/OpenAI Function Call）通信：适合 “跨平台、跨组织、互操作性要求高” 场景

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适用场景

跨平台需求：对接外部第三方 Agent、不同厂商的工具（如 Anthropic Claude Agent 与 OpenAI GPT Agent 协作）；

生态适配：需要遵循行业标准（如 MCP 模型上下文协议、JSON Schema 格式）、实现 “一次开发，多平台复用”；

其他要求：需降低集成成本（如企业内部 Agent 对接外部 API、开源 Agent 与商业 Agent 协作）。

选择逻辑

通过统一的通信协议（如消息格式、字段定义、鉴权方式）打破技术壁垒，让不同架构、不同厂商的 Agent “互相理解”，无需为每个对接对象定制通信逻辑。

典型案例

Anthropic 的 MCP 协议被捐赠给 Linux 基金会后，谷歌、微软的 Agent 可基于该协议与 Claude Agent 协作，无需适配专属接口。

注意事项

需遵循协议规范封装 Agent 的输入输出，开发成本略高于直接通信；协议兼容性需提前验证（如不同版本的 MCP 协议是否兼容）。

三、不同场景的组合选择建议（实际落地参考）

多数实际系统不会只用一种通信方式，而是 “组合搭配”，以下是高频场景的组合方案：

场景 1：小型内部工具（如团队文档查询 + 简单数据分析）

通信组合：直接通信 + 共享状态

逻辑：Agent 数量少（2-3 个），用直接通信保证效率；多步骤任务（查询→分析）用共享状态同步中间结果，避免信息丢失。

场景 2：企业级跨部门协作（如销售订单处理 + 采购 + 供应链协同）

通信组合：Supervisor 中转 + 共享状态 + 标准化协议

逻辑：Supervisor 负责任务分配和权限管控；共享状态同步跨部门任务进度（如 “订单已确认→采购已备货→供应链已发货”）；标准化协议对接不同部门的专属 Agent（如销售 Agent 用 OpenAI 框架，采购 Agent 用 Databricks 框架）。

场景 3：跨组织协作（如企业 Agent 对接外部支付工具 + 物流工具）

通信组合：标准化协议 + Supervisor 中转

逻辑：用 MCP/JSON Schema 等标准协议对接外部工具 Agent，降低集成成本；通过 Supervisor 审核外部 Agent 的调用权限（如支付敏感操作需 Supervisor 二次确认），保障数据安全。

场景 4：实时客服类系统（如 AI 客服 + 人工坐席 Agent + 订单查询 Agent）

通信组合：中间件（MQ）中转 + 直接通信

逻辑：MQ 中转实现异步通信（如客服 Agent 发送订单查询请求后，继续处理用户对话，无需等待结果）；紧急任务（如用户催单）用直接通信保证实时响应。

四、选择的 3 个关键原则（规避常见坑）

合规优先于效率

如果涉及敏感数据、行业监管要求（如金融、医疗），优先选择 “Supervisor 中转 + 标准化协议”，哪怕牺牲少量延迟，也要保证通信可审计、权限可管控；

解耦优先于简单

系统规模超过 10 个 Agent，或未来有扩展计划，避免直接通信（耦合度高），优先用 “枢纽中转” 或 “标准化协议”，降低后续新增 Agent 的改造成本；

状态一致优先于灵活

多步骤、强依赖的任务（如数据分析、流程自动化），必须搭配 “共享状态”，避免 Agent 因信息不同步导致流程中断或错误。

五、快速选择对照表（一目了然）

通信方式	系统规模	任务复杂度	合规要求	跨平台需求	实时性	可扩展性	核心适用场景
直接通信	小规模（1-5）	低（单步骤）	低	无	高	低	内部小工具、实时简单交互
共享状态通信	中规模（6-20）	高（多步骤）	中	无	中	中	多步骤流程、状态一致性要求高
中间件 / 枢纽中转通信	大规模（20+）	高（跨部门）	高	低 - 中	中	高	企业级系统、合规管控严格
标准化协议通信	不限	不限	中 - 高	高	中	高	跨平台、跨组织协作

所以，关于多智能体的通用通信选择流程：

先判断系统规模和任务依赖：小规模 + 单步骤→直接通信；多步骤 + 强依赖→加共享状态；

再判断合规和跨平台需求：需要审计 / 权限管控→加 Supervisor 中转；需要跨平台→加标准化协议；

最后验证实时性和扩展性：实时需求极高→保留直接通信；未来要扩展→优先解耦（枢纽 / 协议）。

按这个流程，可快速锁定适配自身场景的通信方式，既保证当前落地效率，又预留后续扩展空间。

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