什麼是多代理系統？
多代理系統 (multi-agent system) 是由多個專門化 AI 代理組成的團隊，透過協作解決複雜問題。每個代理都有特定角色，彼此合作以實現共同目標。
多代理系統如何工作？
多代理系統會將複雜任務分配給多個專門化 AI 代理，每個代理負責特定部分的工作。代理之間會共享資訊並相互傳遞結果，而協調器則負責檢查及管理各代理的行動。每個代理的貢獻最終會整合成完整結果，就像一個團隊共同朝著同一目標努力。
每個代理均可擁有自己的指示、工具、記憶體與存取權限。每個代理程式都可以擁有自己的指示、工具、記憶與存取權限。多代理程式協調機制會決定如何分配及監控這些工作。
輸入使用者請求時，AI 代理團隊的運作方式。
模型系統
視最終應用程式的設計而定，多代理系統可以讓所有代理使用單一模型，但這可能造成效能瓶頸、增加成本並降低準確度。企業部署通常會採用模型系統，由多個開放式專門模型與專有模型組成，分別適用於不同的任務、風險等級、延遲需求與成本要求。
這類系統可透過具有可設定路由原則的模型路由器獲益。模型路由器能理解各代理的情境與意圖，再將模型呼叫導向最適合正確且有效率地完成任務的模型。隨著業務需求改變，路由原則也應動態改善，持續針對準確度、速度、成本與可靠性進行最佳化。
何時應考慮多代理系統
自主代理可以整合起來組成工作流程，其中可包含人工介入點、決策樹與平行工作流程。
舉個以現代軟體團隊為例，如何兼顧正式環境支援與產品藍圖的交付，始終是一項挑戰。多代理系統可以模擬高效能工程部門的協作架構，藉此減輕這方面的壓力。
為了實現最大的生產力收益，可設計代理團隊，以實現以下目的：
- 使用自然語言處理來回應錯誤請求，並要求使用者澄清問題，以減少審查大量錯誤所需的資源。
- 利用相似性配對參考並分析過去的錯誤，並自動建立新的錯誤票證供人工審核，以簡化優先級分配
- 借助生成代碼建議、協調代碼審核和複製測試案例以供人類驗證和整合，提供工程協助
可透過添加 AI 護欄來保護多代理系統，防止出現意外結果。 這與開發團隊在現代工作場所中的典型運作方式密切相關。
關鍵要點：多代理系統可透過執行高階規劃、推理和協調來運作。 AI 代理團隊透過自然語言進行對話、處理複雜任務，並協助人類團隊進行決策與完成任務。
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多代理系統的應用與使用案例
在製造業、企業 IT、網路安全、金融等各行各業，多代理系統會協調由開放模型與專有模型共同驅動的專門化 AI 代理。其中包括針對特定角色進行後訓練的任務專用模型，可協助管理複雜且目標明確的工作流程，並支援更一致的決策。
多代理系統有哪些優勢？
挑戰與解決方案
如果缺乏必要的適當工具、協調機制與防護機制，要讓多代理系統有效運作並達成預期的最終目標並不容易。
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協調與衝突行動
當多個代理共同處理相同任務時，如果缺乏共同計畫與共享狀態，可能會重複執行工作或做出彼此衝突的變更。
解決方案
- 使用協調層 (中央「指揮」代理程式或結構化階層)，負責分派任務、確保共享情境一致，並在相關動作影響正式環境系統之前解決衝突。
可觀測性、除錯與偏移
隨著團隊加入更多代理，要瞭解系統為何採取特定行動，或品質為何開始出現偏移，也會變得更加困難。
解決方案
- 針對代理的每個步驟導入遙測、追蹤與評估機制，並使用防護代理程式監控中間狀態，以及完整記錄端到端的決策過程。
安全、資安與治理
自主代理可以串連工具呼叫、執行程式碼或處理敏感資料，若缺乏適當控管，可能會增加風險。
解決方案
- 加入專門的安全與政策代理程式、將高風險動作置於沙箱環境中執行，並採用治理架構，明確規範哪些代理可在何處、何種條件下執行哪些動作。
大規模維持效率並控管成本
隨著代理系統規模擴大，如果不論任務為何都將所有要求導向同一個模型，可能會降低傳輸量並推高成本。
解決方案
- 模型路由原則可以將要求導向最適合正確且有效率完成任務的模型，同時完整追蹤每項要求的成本、速度與資源使用量，讓團隊瞭解效益提升的具體來源。
AI 代理協調在多代理系統中的角色
AI 代理協調是使多個通常獨立運作的代理或工具共同努力實現共同目標的過程。這種協調讓多代理系統能夠高效地管理和執行更複雜的任務。
有幾種方法可以協調 AI 代理團隊：
| 協調類型 | 說明 | 優點 | 挑戰 | 使用案例範例 |
集中式 |
單一的主管代理可協調任務、資料流向和決策。 |
清除控制項 簡化管理 決策一致性 |
潛在的瓶頸 對動態系統的適應性較差 |
客戶關係管理 (CRM) |
分散式 |
每個代理都自主運作，與其他代理分享資訊 |
高靈活性 可適應動態環境 |
需要複雜的通訊協定 更高的複雜度 |
用於即時交付的無人機群 |
聯合式 |
多個代理系統利用共享協定在組織之間協作 |
促進跨系統協作 利用系統優勢 |
嚴重依賴互通性和共享標準 |
公司之間的供應鏈協作 |
階層式 |
高階代理在分層結構中監督低階代理 |
平衡靈活性與監督 適用於複雜系統 |
跨層的協調可能很複雜 潛在的相依性延遲 |
利用分層控制的工業自動化 |
將協調視為多代理系統的控制架構。 協調是在多代理系統實現可擴充性、效率和適應性的基礎。 透過使代理能夠有效地協作和共享資源，協調可支援以下事項：
- 動態解決問題：適應不斷變化的條件或意外的挑戰
- 提高資源利用率：將代理存取和使用工具與資料的方式最佳化
- 提高系統可靠性：減少衝突並確保結果一致
- 系統存取控制：限制代理可以執行的動作，以降低錯誤和誤用的風險
- 保護資訊：確保只有授權的代理和使用者才能存取或處理敏感資料
代理協調對物流、自主系統、網路安全和企業自動化等產業十分重要，在這些產業中，流暢的多代理程式協作是成功的關鍵。
建置多代理程式系統的祕訣
設計多代理程式系統時，遙測、記錄和評估等因素對於提高回應準確度和改善業務成果十分重要。
打造高效能代理生態系統時應考量的關鍵要素：
- 互通性和代理程式通訊，可使用最適合任務的代理架構編寫代理程式，同時仍可作為團隊共同工作
- 監控與效能最佳化，包括針對系統進行設定，以微調即時資料收集，以及處理與遙測機制，藉此回報系統健康狀態指標
- 偵錯、可追溯性和審計的評估和可觀察性
- 模型路由與選擇，確保每項要求都能導向最適合正確且有效率完成任務的模型
AI 代理架構是專門的開發平台或程式庫，可簡化 AI 代理的建置、部署與管理流程。為了與 LangChain 等熱門代理程式架構相輔相成，NVIDIA 的 AI 軟體解決方案採用開放原始碼，並設計為同時支援前沿模型 API 與 NVIDIA Nemotron 等開放模型，讓開發人員能隨著需求演變，將不同模型整合至同一個多代理程式工作流程中。
或者，開發人員也可以從 NVIDIA AI-Q 藍圖著手。此藍圖提供預先設定的參考架構，可用於設計多代理系統。此 Blueprint 支援意圖路由，並在整合式管線中協調淺層與深層代理程式，協助團隊建立可存取企業知識並據此進行推理的代理式工作流程，無須從零開始建立協調、通訊與檢索層。
多代理系統常見問題
在將代理連接至共享工作流程之前，組織應先定義每個代理程式的角色、工具、權限與資訊需求。此外，也應確立代理程式之間的通訊方式、協調機制如何管理相依關係，以及如何監控與評估系統。
團隊會使用記錄、遙測、追蹤與評估機制來追蹤代理的行動，並衡量系統效能。這些可視性有助於團隊找出故障、重複工作、非預期行為，以及回應品質的變化。
只要能透過相容的介面或通訊協定交換資訊，多代理系統就可以納入使用不同架構建置的代理程式。這種互通性讓團隊可以為每個代理程式的角色選擇最合適的架構，但也可能增加整合與治理方面的需求。
多代理系統可以透過檢索增強生成 (RAG) 及其他資料工具，連接文件、資料庫、記錄、影像與影片等企業資料來源。協調機制會決定由哪個代理程式搜尋各個來源、資訊如何共享，以及如何將各項證據整合成最終回應。
多代理系統會協調多個專門化 AI 代理程式來完成任務。模型系統則是由多種不同的 AI 模型組成，包括開放模型與專有模型，用以針對準確度、速度、成本與任務適配度進行最佳化。多代理系統可以使用單一共享模型運作，也可以使用模型系統。
後續步驟
使用 NVIDIA NemoClaw 部署可自我演進的代理程式
瞭解如何使用 NVIDIA NemoClaw™ 與 Hermes Agent 建置更安全的企業代理程式，並實際整合 Outlook、Slack 與 GitHub。
使用開放模型、資料集與相關技術
探索 NVIDIA Nemotron 開放式模型如何與前沿模型協同運作，在兼顧專業能力的同時維持頂尖效能。
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