作者 | Nikhil Gupta，Atlassian AI产品管理负责人
编译 | 云昭
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）
时至今日，如果再提如何构建一个Agent，肯定已经过时了。打造一个超级智能的单一模型已经不再是2025年的主旋律。
而真正的力量和令人兴奋的新领域，是让多个专业化的AI智能体协同运转起来。可以把它们看作一支专家团队，每个成员拥有不同技能——一个负责数据分析，一个负责客户互动，另一个管理物流，等等。让这支团队无缝协作，正是业界讨论和现代平台所推动的魔力所在。
但说实话，协调一群独立且偶尔“古怪”的智能体并不容易。
难点不仅仅是单个智能体的构建，而是在于这复杂且琐碎的中间环节——编排。智能体相互依赖、异步行动且可能独立失败，你不仅是在写软件，更像是在指挥一场复杂的交响乐。这里就需要坚实的架构蓝图，可靠且可扩展的设计模式必须从一开始就考虑进去。
1.智能体协作的棘手问题
为什么多智能体系统的编排如此棘手？原因有这几点：
- 它们是独立的：智能体不像程序里的函数调用，通常各自有自己的循环、目标和状态，不会耐心等待指令。
- 通信复杂：不仅是A智能体与B智能体对话。A可能广播信息给C和D，B又在等待E的信号后才告诉F消息。
- 需要共享“大脑”（状态）：它们如何就“事实真相”达成共识？如果A智能体更新了记录，B智能体如何快速且可靠地知道？过时或冲突信息是大忌。
- 故障不可避免：智能体崩溃、消息丢失、外部服务超时，某个环节出错可能导致整个系统停摆，甚至错误执行。
- 一致性设计很难：多智能体分布式、异步操作的复杂流程，如何确保最终状态有效且正确？
简而言之，随着智能体和交互数量增加，组合复杂度爆炸。没有可靠的规划，调试成噩梦，系统脆弱易坏。
2.选择你的编排策略
决定智能体如何协调工作，是最根本的架构选择。常见框架：
- 指挥家模式（层级式）像传统交响乐，有一个主编排者（指挥家）掌控全局，指挥各智能体（乐手）何时演奏。优点：流程清晰，执行易追踪，控制简单，适合较小或不太动态系统。缺点：指挥家可能成为瓶颈或单点故障，灵活性低，难应对动态反应。
- 爵士乐团模式（联邦式/去中心化）智能体基于共享信号或规则直接协调，类似爵士乐手相互即兴演奏。存在共享资源或事件流，但无中央控制。优点：具备弹性（某一乐手停下，其他人继续），扩展性好，适应变化，行为更自然。缺点：整体流程难以理解，调试复杂（“那个智能体为什么这么做？”），保证全局一致性难度大。
许多真实多智能体系统是混合型——顶层有总指挥，内部智能体群组则去中心化协作。
3.管理智能体的“大脑”（共享状态）
智能体协作需要共享世界观，或至少共享相关任务的信息，如客户订单状态、产品知识库、团队目标进度等。维持这个“集体大脑”的一致性和分布访问极具挑战。
常用架构模式：
- 中央知识库（集中式）所有共享信息的权威来源（数据库或知识服务）。智能体查询（读）和更新（写）。优点：真理单一来源，易于保证一致性。缺点：高并发压力大，可能成为瓶颈，需高度可靠和可扩展。
- 分布式缓存智能体本地保存常用数据副本以提升速度，同时由中央库做后盾。优点：读取快。缺点：缓存失效和一致性是大难题。
- 消息广播中央库或智能体广播“信息变更”消息，其他智能体监听更新。优点：智能体解耦，适合事件驱动。缺点：消息丢失或处理错误带来风险。
选择方案时需权衡实时一致性与性能需求。
4.错误处理与恢复设计
智能体失败是“何时”不是“是否”的问题。架构要预见并应对。
考虑：
- 看门狗（监控）监视智能体行为，异常时重启或报警。
- 重试与幂等性失败操作自动重试，但需确保幂等（重复执行结果相同）。
- 补偿机制后续步骤失败时撤销前面成功步骤，Saga模式是典型方案。
- 流程状态管理持久化记录流程进度，故障时可从最近状态恢复。
- 防火墙模式（断路器和舱壁）限制失败影响范围，防止系统级崩溃。
5.确保任务执行一致性
除了单智能体的稳定，还要确保协作任务整体完成：
- 近原子操作虽难实现分布式ACID事务，但通过Saga等模式可近似保证。
- 事件溯源记录所有重要操作为不可变事件，方便审计和重构状态。
- 共识机制关键决策时智能体需达成一致，可用投票或复杂算法。
- 校验流程在任务完成后验证状态，异常则触发纠正。
6.必备基础设施工具箱
高质量架构离不开合适基础设施：
- 消息队列（Kafka、RabbitMQ）解耦智能体异步通信，平滑流量峰值。
- 共享数据库/知识库按需选关系型、NoSQL、图数据库等，保证性能和高可用。
- 观测平台（日志、指标、追踪）分布式系统调试的命脉，必须能全链路监控。
- 智能体注册中心方便发现服务和智能体实例。
- 容器化与编排（Kubernetes等）部署、管理、弹性伸缩的关键。
7.智能体如何通信？
通信协议影响性能与耦合度：
- 电话模式（REST/HTTP）简单普遍，适合请求-响应，但高频通信可能效率低。
- 结构化会议（gRPC）高效且类型安全，支持流式，性能优异但需定义接口。
- 公告栏（消息队列，如AMQP、MQTT）发布-订阅，异步解耦，高扩展。
- 直线电话（RPC，较少用）直接调用，快速但高度耦合。
因此，需要选择合适的协议，来匹配交互需求。
8.多智能体的架构选择，考虑哪些？
构建可靠、可扩展的多智能体系统不是找魔法弹，而是基于具体需求做出明智的架构选择。
是更偏向层级控制还是联邦弹性？共享状态怎么管理？智能体故障时的应对方案？哪些基础设施不可或缺？
的确，这些问题非常复杂，但这些问题在架构层面，终归就分为这几块：
智能体交互编排、共享知识管理、故障预案、一致性保障及基础设施搭建。
就如同驾驭云原生一般，相信这一波的强大的AI系统的复杂性，同样也可以被各位驯服和驾驭。
共勉！
参考链接：https://venturebeat.com/ai/beyond-single-model-ai-how-architectural-design-drives-reliable-multi-agent-orchestration/
