Tutorial 8: 多 Agent 系统

多 Agent 场景

当任务需要分工协作（如规划、执行、审核、专家子任务）时，可以用多个 Agent 配合完成：
一个 Agent 负责任务分解与调度，其他 Agent 负责具体执行或专业领域，彼此通过上下文传递或工具封装（Agent 当 Tool）协作。

Eino ADK 与 Flow 提供多种多 Agent 模式。
参考：Eino ADK: Agent Collaboration、DeepWiki Multi-Agent。

MultiAgent 与 Host-Specialist

  • MultiAgent：在一个「主机」协调下，将请求路由到多个专家 Agent 之一或按流程依次经过多个 Agent。

  • Host：负责理解意图、选择专家或编排步骤。

  • Specialist：各司其职（如搜索、写代码、查数据库），可复用 ChatModelAgent、Workflow Agent 等。

文档：Eino Tutorial: Host Multi-Agent、Multi-Agent Transfers。

实现方式

  1. Agent 作为节点：在 Graph 中，每个 Agent 是一个节点；边表示「谁把上下文传给谁」。

  2. AgentTool：将某个 Agent 包装成 BaseTool，这样另一个 Agent（如 Host）在需要时「调用」该 Tool，即把子任务交给对应 Agent，并拿到结果继续推理。

  3. 上下文与状态：通过图的 state/channel 在 Agent 之间传递消息、工具结果或自定义结构。

DeepAgent

  • DeepAgent 是一种「任务编排 + 子 Agent 委托」的模式：

    • 顶层 Agent 负责拆解任务、选择执行者；

    • 子 Agent（可嵌套）负责具体执行；

    • 内置 Task Tool 与子 Agent 管理，便于实现「规划 → 分配 → 执行 → 汇总」的流程。

文档：Eino ADK MultiAgent: DeepAgents、DeepWiki DeepAgent。

其他模式

  • Plan-Execute Agent：一个 Agent 做规划（输出步骤），另一个按步骤执行并回报。

  • Supervisor Agent：单一 Supervisor 将请求分发给多个 Worker Agent，并汇总结果。

文档：Eino ADK MultiAgent: Plan-Execute、Supervisor Agent。

小结

  • 多 Agent 通过 Host-Specialist、AgentTool、Graph 中的 Agent 节点协作。

  • DeepAgent 提供任务编排与子 Agent 委托；Plan-Execute、Supervisor 等是常见模式。

  • 上下文与状态由图的 state/channel 和 Runner 的检查点统一管理。

下一节将介绍 Human-in-the-Loop：中断、检查点与恢复。