多 Agent 系统是一种利用大型语言模型（LLM）构建的 Agent 系统，旨在为不同的 Agent 分配角色和任务信息，并配备相应的工具插件，以完成复杂的任务。与单 Agent 系统相比，多 Agent 系统在任务完成过程中与用户的交互可能会减少一些。
构建一个多 Agent 框架需要考虑以下主要组成部分：
Coze Agent 是一个多功能的 AI 应用程序和聊天机器人开发平台，采用多 Agent 模式，支持用户轻松创建各种聊天机器人，并将其部署到不同的社交平台和消息应用上。它还支持 AI Agent 的四种主要设计模式，包括反思模式、工具使用模式、规划模式和多 Agent 协作模式，能够帮助 AI 或大型语言模型生成更加优质的内容，并实现高效的任务分解和执行。
随着大型语言模型（LLM）的出现，以LLM为核心构建的Agent系统近期受到了广泛关注。Agent系统旨在利用LLM的归纳推理能力，为不同的Agent分配角色和任务信息，并配备相应的工具插件，以完成复杂的任务。目前，更常见的框架主要集中在单Agent场景下。单Agent的核心在于LLM与工具的协同配合。LLM根据用户任务的理解，推理出需要调用的工具，并根据调用结果向用户提供反馈。在任务完成过程中，Agent可能需要与用户进行多轮交互。与此同时，越来越多的Agent框架开始关注多Agent场景。为了完成任务，多Agent会为不同的Agent指定不同的角色，并通过Agent之间的协作来完成复杂的任务。与单Agent相比，在任务完成过程中，与用户的交互可能会减少一些。
为构建一个多Agent框架，我们需要思考相对于单Agent，框架中增加了哪些组件。环境（environment）：所有Agent应该处于同一个环境中。环境中包含全局状态信息，Agent与环境之间存在信息的交互与更新。阶段（stage）：为了完成复杂任务，现有多Agent框架通常采用SOP思想，将复杂任务分解为多个子任务。控制器（controller）：控制器可以是LLM，也可以是预先定义好的规则。它主要负责环境在不同Agent和阶段之间的切换。记忆：在单Agent中，记忆只包括用户、LLM回应和工具调用结果等部分。而在多Agent框架中，由于Agent数量增多，导致消息数量增多。同时，每条消息可能需要记录发送方、接收方等字段。
Coze Agent是一个多功能的AI应用程序和聊天机器人开发平台。它支持用户轻松创建各种聊天机器人，并可以将这些机器人部署到不同的社交平台和消息应用上。Coze Agent采用多Agent模式，这是一种分布式计算范式，通过将复杂任务分解为多个子任务并由独立的智能体（Agents）并行处理，从而提高系统的处理能力和效率。这种模式在自然语言处理、机器学习和其他数据密集型应用中尤为有效。在Coze平台上，用户可以利用其提供的插件和工具，根据自己的需求创建和定制聊天机器人。这些聊天机器人能够处理从简单问题到复杂对话的各种情况。Coze Agent还支持AI Agent的四种主要设计模式，包括反思模式（Reflection）、工具使用模式（Tool Use）、规划模式（Planning）和多Agent协作模式（Multiagent Collaboration）。这些模式可以帮助AI或大型语言模型（LLM）生成更加优质的内容，并实现高效的任务分解和执行。总的来说，Coze Agent是一个强大而灵活的工具，适用于各种聊天机器人开发需求，能够帮助用户快速创建和部署高效的AI聊天机器人。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。