MAF快速入门（13）常见智能体编排模式

大家好，我是Edison。

最近我一直在跟着圣杰的《.NET+AI智能体开发进阶》课程学习MAF开发多智能体工作流，我强烈推荐你也上车跟我一起出发！

上一篇，我们学习了MAF中如何进行子工作流。本篇，我们来了解下在MAF中如何快速实现一些常见的智能体编排模式。

1 智能体编排模式介绍

传统的单Agent系统在处理复杂多面任务的能力方面受到较多限制，因此我们会有多Agent编排协作完成任务的需求。

事实上，在构建AI应用解决业务问题时，单个Agent往往无法胜任所有任务，常常需要我们将多个Agent组合起来系统工作。而这种组合与协调的方式，就被称为Agent Orchestration即 Agent编排。

MAF支持多种多Agent编排流程模式，每个模式都针对不同的协作方案而设计。这些模式作为框架的一部分提供出来，我们可以自己扩展。

在MAF中，常见的Agent编排模式如下：

• Sequential 顺序编排：即各个Agent依次处理并传递给下一个Agent执行；
• Concurrent 并发编排：即多个Agent并行处理同一个任务，然后汇聚结果；
• Handoffs 移交编排：即每个Agent都可以将对话移交给另一个Agent，确保每个Agent处理任务的某个部分；
• GroupChat 群聊编排：即多个Agent加入了同一个微信群，通过群聊对话形成一些决策；

对应到MAF中，AgentWorkflowBuilder 类提供了这些编排模式的具体实现，我们开发者可以直接使用对应的接口即可快速完成有一次编排 而无需 自行实现Edge连接。

2智能体编排模式详解

2.1 顺序编排

在顺序编排模式中，各个Agent被组成一个流程，每个Agent都会处理任务，并将执行结果输出传递给下一个待执行的Agent。可以看出，对于每个基于上一步骤构建的工作流（Workflow）来说，这是比较适合的模式。

目前，像文档审阅、工作流、数据处理管道、多阶段推理等，是比较常见的应用场景。

下面的代码展示了在MAF中的顺序编排实现：

varanalyst =newChatClientAgent(...);varwriter =newChatClientAgent(...);vareditor =newChatClientAgent(...);//Build a Workflowvarworkflow =AgentWorkflowBuilder.BuildSequential("content-team-workflow", [analyst, writer, editor]);//Test the Workflow......

可以看到，通过BuildSequential方法即可快速完成一次顺序编排。

2.2 并发编排

并发模式使用多个Agent并行处理同一个任务，每个Agent都可以独立处理输入，并收集并聚合结果。

此模式比较适合多种观点或解决方案很有价值的场景，比如集思广益、群体推理以及其他投票系统。

下面的代码展示了在MAF中的代码实现：

//Step1. Create AgentsvarsensitiveWordAgent =newChatClientAgent(...);varadDetectionAgent =newChatClientAgent(...);varsentimentAgent =newChatClientAgent(...);//Step2. Build a Workflowvarworkflow =AgentWorkflowBuilder.BuildConcurrent( agents:new[] { sensitiveWordAgent, adDetectionAgent, sentimentAgent }, aggregator: auditAggregator );//Step3. Test the workflow......

2.3 移交编排

在移交（也可以叫做交接）编排模式中，允许各个Agent根据上下文或用户请求相互转移控制权，每个Agent都可以通过适当的专业知识将对话“移交”给另一个Agent，确保每个Agent处理任务的某个指定部分。

这种模式非常适合于客户支持（客服）、专家系统或需要动态委派类型的任务场景。

下面的代码展示了在MAF的代码实现：

//Step1. Create AgentsvartriageAgent =newChatClientAgent(...);varhistoryTutor =newChatClientAgent(...);varmathTutor =newChatClientAgent(...);//Step2. Build a Workflowvarworkflow =AgentWorkflowBuilder.CreateHandoffBuilderWith(triageAgent) .WithHandoffs(triageAgent, [mathTutor, historyTutor])//Triage can route to either specialist.WithHandoffs([mathTutor, historyTutor], triageAgent)//Math or History tutor can return to triage.Build();//Step3. Test the workflow.....

2.4 群聊编排

在群聊编排模式中，各个Agent就像加入了一个微信群，由群管理员协调进行群聊对话。这种模式非常适合于模拟会议、辩论或协作解决问题的会议类型场景。

下图展示了一个讨论业务建议的用例，由一个Chat Manager负责主持对话，依次让三个参与对话的Agent进行建议发表。这个Chat Manager就像是群管理员，它不仅负责主持对话，也会在必要时引入人工干预。

下面的代码展示了在MAF的代码实现：

//Step1. Create AgentsvarresearchAgent =newChatClientAgent(...);varwriterAgent =newChatClientAgent(...);varcriticAgent =newChatClientAgent(...);//Step2. Build a Workflowvarworkflow =AgentWorkflowBuilder.CreateGroupChatBuilderWith( agents=>newRoundRobinGropuChatManager(agents)) .AddParticipants(researchAgent, writerAgent, criticAgent) .Build();//Step3. Test the workflow.....

3 小结

本文介绍了MAF中常见的Agent编排模式，并详细介绍了顺序编排、并发编排、移交编排 和 群聊编排 的适用场景 和 代码实现。

这几种模式的对比分析如下：

示例源码

GitHub: https://github.com/EdisonTalk/MAFD

参考资料

圣杰，《.NET + AI 智能体开发进阶》（推荐指数：★★★★★）

Microsoft Learn，《Agent Framework Tutorials》