制定多代理系统：最新讨论的见解

关于多机构系统建设的最新讨论引发了对技术界的重大兴趣，与认知和人类相比的观点形成了鲜明对比的观点。根据Langchain博客的数据，虽然认知的博客文章“不要构建多代理”谨慎谨慎，但人类股票对他们成功实施多代理研究系统的见解。

上下文工程：关键组成部分

认知和拟人化都强调了上下文工程在多代理系统开发中的关键作用。认知引入了术语，以描述动态提供具有相关上下文模型的细微差别过程，类似于“及时工程”但更复杂。人类虽然没有明确地使用该术语，但在管理长时间对话和通过智能记忆机制来确保连续性时讨论了其应用。

对于有效的多机构系统，上下文工程至关重要。 Langchain的Langgraph框架优先考虑这一点，从而为开发人员的控制提供了对语言模型和过程编排的数据，从而确保了上下文的管理。

多代理系统中的挑战：阅读与写作

建立专注于阅读任务的多机构系统通常比以写作为中心的系统更为简单。阅读过程更加可行，而写作需要复杂的协调才能使输出相干合并。认知强调了在编写任务中矛盾决策的风险，这可能导致不相容的结果。 Anthropic的Claude研究系统通过将阅读任务委托给多代理体系结构，同时将单个代理下的写作任务委托给多代理体系结构，以避免不必要的复杂性。

工程和可靠性问题

确保代理系统的可靠操作，无论是多代理还是单一代理，都带来了重大的工程挑战。拟人化强调需要持久执行以有效处理错误而无需重新启动过程，这是集成到langgraph中的功能。另外，考虑到代理的非确定性，调试和可观察性至关重要。 Langchain的另一种工具Langsmith通过提供全面的跟踪和评估功能来解决这些挑战，从而有助于系统的问题解决。

评估和实施多代理系统

人类对多代理系统的评估揭示了它们在需要广度优先探索和高令牌使用的任务中的优势。但是，经济生存能力至关重要，需要具有足够价值的任务以证明绩效成本合理。多代理系统不太适合需要共享上下文或高度依赖依赖性的域，例如编码任务。

最终，代理框架的选择应该是灵活的，使开发人员可以针对特定问题量身定制解决方案。 Langgraph的设计反映了对适应性的需求，支持一系列代理配置。

总之，进步多代理系统涉及战略上下文工程和可靠的工具进行执行和调试。 Langgraph和Langsmith等工具提供了必不可少的基础架构，使开发人员能够专注于特定的逻辑。

要全面探索这些见解，请访问Langchain博客上的原始讨论。

图像来源：Shutterstock