在生成式人工智能的浪潮中，多智能体系统（Multi-Agent System, MAS） 被认为是最有前途的架构之一。
我们正从“单一对话机器人”的时代，快速迈向“智能代理网络”时代。每个智能体（Agent）具备独立角色、工具和目标，能够像团队一样协作完成复杂任务。
然而，设计多个智能体并不难，真正的挑战在于如何实现其高效、安全的协作。常见问题如代理陷入无限循环、工具滥用或工作流崩溃，已成为开发者普遍面临的痛点。
本文汇总了在 LangGraph、CrewAI、Autogen 等主流框架中被广泛验证的8项最佳实践，涵盖代码模式、系统架构与可观测性方法，可直接应用于实际项目。
什么是多智能体系统？
MAS 是由多个独立 LLM 智能体构成的协作网络，每个智能体具备以下能力：
- 拥有明确的角色与目标；
- 维护局部记忆或上下文；
- 调用一个或多个工具/API；
- 支持顺序、并行或循环协作模式；
- 协同完成多步骤复杂任务。
这已超越简单的“提示词链”，更接近于AI驱动的项目管理机制。以下是提升系统稳定性和效率的关键实践。
1. 分配明确的角色和职责
避免多个代理执行相同职能，防止冲突与冗余。建议按功能划分：
- 研究型代理负责信息收集；
- 执行型代理负责操作落地；
- 验证型代理负责结果审核。
可通过系统提示明确限定职责，例如：“你是 Planner，仅负责规划步骤，不得执行或验证。”
2. 保持内存本地化
全局共享上下文易导致 token 消耗激增、推理混乱及响应延迟。推荐策略：
- 仅保留最近几步交互记录；
- 使用摘要代替完整历史传递给后续代理。
3. 精细化管理工具访问权限
并非所有代理都需要全部工具调用权。应遵循最小权限原则：
- 仅向必要代理开放特定工具；
- 传递工具调用结果时过滤无关信息；
- 保留完整调用日志以便排查问题。
例如，仅“执行者”可调用代码执行工具，规划者与验证者不应具备该权限。
4. 构建模块化编排图
为应对未来流程变更，需将系统设计为可扩展结构：
- 将每个代理视为独立“微服务”；
- 实现逻辑解耦，支持插拔式替换。
5. 预设终止条件
防止代理陷入无限循环。有效手段包括：
- 设置最大重试次数；
- 引入
.is_final()或.done标志位； - 通过条件路由控制流程结束。
6. 全面记录运行日志
日志是优化系统的核心依据。必须记录：
- 代理输入输出内容；
- 工具调用详情；
- 响应耗时与置信度指标。
建议搭建轻量级仪表盘，支持实时监控与历史回放。
7. 强化可中断性与安全性
确保用户可在关键节点干预流程。系统应支持：
- 暂停执行；
- 编辑当前计划；
- 覆盖工具输入参数；
- 回滚至安全状态。
8. 实施版本控制
多智能体系统持续演进，涉及提示词、工具、记忆逻辑等多方面变更。推荐做法：
- 采用语义化版本命名（如 Planner v1.2.3）；
- 每次运行记录配置哈希值；
- 保存典型输出作为测试用例；
- 参照 API 管理方式保障代理稳定性。
多智能体系统的本质不是简单拼接多个模型，而是一个具备清晰分工、合理上下文管理、可控工具调用和健全监控机制的团队协作体系。如果说单智能体是“一个聪明人”，那么多智能体则是“一支跨职能团队”。未来的 AI 应用，必将从孤立的提示词走向协作化的智能网络。