Multi-Agent 协作的 6 种模式：从串行到博弈的工程实践
6 种模式概览#模式图示适用场景①串行模式A → B → C → 输出有明确步骤依赖②并行模式A,B,C 同时 → 合并 → 输出子任务可独立执行③投票模式A,B,C 各自答 → 投票 → 输出需要高准确率④分层模式指挥官→管理者→执行者复杂任务多层分解⑤竞争模式A,B,C 各出方案 → 评估选最优需要创造性方案⑥博弈模式A↔B↔C 多轮协商 → 共识需要深度推理模式 ①串行模式class SerialPipeline: def execute(self, input_msg: str) - str: current input_msg for agent in self.agents: current agent.process(current) if agent.should_abort(current): return agent.handle_abort(current) return current优势简单可控每一步可观测 |劣势慢不能回溯模式 ②并行模式async def execute(self, input_msg: str) - str: tasks [agent.process(input_msg) for agent in self.agents] results await asyncio.gather(*tasks) return self.merger.process(self.merge_results(results))优势快 |劣势合并可能复杂模式 ③投票模式多个 Agent 独立判断后投票过半数通过。适合内容审核、代码审查、医疗诊断。如何选择场景特征推荐模式任务有明确步骤串行子任务可并行并行需要高准确率投票任务复杂需分解分层需要创意方案竞争需要深度推理博弈实际项目中经常混合使用多种模式比如指挥官分层 → 客服 Agent串行 数据 Agent并行 质量 Agent投票参考链接KM Ai企业级 AI Workforce 产品矩阵鲲溟智能
