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AI Agents多工作流協(xié)作是一種基于多個(gè)人工智能代理（AI Agents）的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，旨在讓多個(gè)代理通過不同的工作流（Workflow）相互配合，以分工協(xié)作的方式高效完成復(fù)雜任務(wù)。這種模式廣泛應(yīng)用于需要并行處理、多任務(wù)執(zhí)行或動(dòng)態(tài)調(diào)整的場景，是實(shí)現(xiàn)高度智能化應(yīng)用的關(guān)鍵。

多工作流協(xié)作概念

AI Agent 是一種能自主感知環(huán)境、決策和執(zhí)行任務(wù)的智能體，通常通過自然語言處理、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。每個(gè)Agent有自己的專長，例如客服、推薦、數(shù)據(jù)處理等。

工作流是一個(gè)任務(wù)的執(zhí)行步驟和規(guī)則，定義了任務(wù)完成的流程，包括輸入、處理邏輯和輸出。例如，安排會(huì)議的工作流可能包括檢查時(shí)間表、發(fā)送邀請和發(fā)送提醒。

多個(gè)AI Agent通過各自的工作流協(xié)作完成一個(gè)復(fù)雜任務(wù)。協(xié)作時(shí)，各Agent的工作流既可以獨(dú)立完成特定任務(wù)，也可以共享信息、相互觸發(fā)，從而實(shí)現(xiàn)更大的整體目標(biāo)。

每個(gè)AI Agent專注于執(zhí)行其特定的任務(wù)。例如，一個(gè)Agent負(fù)責(zé)語音識(shí)別，另一個(gè)Agent負(fù)責(zé)自然語言理解，第三個(gè)Agent負(fù)責(zé)執(zhí)行用戶的指令。

工作流可以并行運(yùn)行（同時(shí)處理多個(gè)子任務(wù)）或串行運(yùn)行（任務(wù)有嚴(yán)格的先后順序），根據(jù)場景靈活適配。

一個(gè)工作流的輸出可以觸發(fā)其他工作流。例如，客戶咨詢觸發(fā)客服Agent的對話流程，同時(shí)觸發(fā)庫存檢查的工作流。

多個(gè)工作流間通過共享數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)協(xié)作。例如，行程規(guī)劃Agent將生成的日期和地點(diǎn)傳遞給酒店預(yù)訂Agent。

多工作流協(xié)作可以輕松擴(kuò)展，增加新的Agent和流程，不影響現(xiàn)有系統(tǒng)的運(yùn)行。

多工作流協(xié)作的核心步驟

將一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)拆解為多個(gè)子任務(wù)，例如用戶咨詢“安排一場旅行”可能拆解為以下子任務(wù)：

確定目的地和日期。

規(guī)劃行程。

預(yù)訂交通和住宿。

工作流分配

為每個(gè)子任務(wù)分配特定的AI Agent和對應(yīng)的工作流。

例如：

大語言理解Agent解析用戶意圖。

行程規(guī)劃Agent負(fù)責(zé)日程生成工作流。

預(yù)訂Agent負(fù)責(zé)交通和酒店的工作流。

各Agent在各自的工作流中執(zhí)行任務(wù)，并實(shí)時(shí)將結(jié)果反饋到主任務(wù)協(xié)調(diào)Agent。例如，預(yù)訂完成后通知用戶行程已生成。

動(dòng)態(tài)調(diào)整

如果任務(wù)中途發(fā)生變化（例如用戶修改目的地），主協(xié)調(diào)Agent會(huì)觸發(fā)相關(guān)工作流重新執(zhí)行。

最終輸出

匯總所有子任務(wù)的結(jié)果，生成最終的解決方案并反饋給用戶。

使用Flowise進(jìn)行多工作流協(xié)作開發(fā)

01、Flowise 多工作流示意圖

02、構(gòu)建一個(gè)新聞自動(dòng)撰寫系統(tǒng)

1. 我們使用Flowise構(gòu)建一個(gè)新聞自動(dòng)撰寫系統(tǒng)，首先我們在Flowise的agentflows中創(chuàng)建一個(gè)新的代理，命名為"新聞自動(dòng)撰寫系統(tǒng)"，如下圖：

2. 我們在界面上依次拖入一個(gè)Supervisor，和3個(gè)Worker，并將它們命名及連接起來，如下圖：

3. 設(shè)置每個(gè)代理的提示詞：

# Supervisor你是一個(gè)Supervisor，負(fù)責(zé)管理以下工作者之間的交流：{team_members}。以下是任務(wù)的流程：1. 發(fā)送任務(wù)給worker1，讓他搜索最新的新聞。2. 等待worker1返回結(jié)果，并將最新的新聞內(nèi)容傳遞給worker2。3. 等待worker2將新聞編寫成文章后，將文章內(nèi)容傳遞給worker3。4. 確保worker3成功保存文章后，通知任務(wù)完成。始終以準(zhǔn)確、協(xié)調(diào)的方式調(diào)度任務(wù)，避免遺漏任何步驟。

# worker1你是一個(gè)新聞搜索引擎。你的任務(wù)是：1. 根據(jù)接收到的請求，搜索最新的10條新聞。2. 提取新聞標(biāo)題、新聞內(nèi)容摘要、和新聞核心點(diǎn)。3. 將這些信息清晰地返回給調(diào)用者。例如：- 標(biāo)題: [新聞標(biāo)題]- 摘要: [新聞?wù)猐- 來源: [新聞鏈接]- 核心點(diǎn):[新聞核心點(diǎn)]專注于時(shí)效性和準(zhǔn)確性。

#?worker2你是一名專業(yè)的文章撰稿人。你的任務(wù)是：1. 根據(jù)提供的新聞標(biāo)題、摘要和內(nèi)容來源，編寫一篇完整且流暢的文章。2. 確保文章邏輯清晰，語言簡潔，避免冗長。3. 格式要求：標(biāo)題（單獨(dú)一行），正文內(nèi)容分段清晰。4. 返回完整的文章內(nèi)容給調(diào)用者。

# worker3你是一個(gè)文件保存助手。你的任務(wù)是：1. 接收完整的文章內(nèi)容，包括標(biāo)題和正文。2. 根據(jù)標(biāo)題為文件命名，確保文件名簡潔且有意義（例如：使用標(biāo)題的前幾個(gè)詞并去除特殊字符）。3. 將文件保存為TXT格式到指定的電腦路徑。4. 返回保存的文件路徑和成功狀態(tài)給調(diào)用者。例如：- 文件路徑: [保存路徑]-?狀態(tài):?保存成功

4. 設(shè)置Supervisor的Tool Calling Chat Model 和 Agent Memory，請根據(jù)自己實(shí)際情況，選擇合適的大模型，如下圖：