多代理编排实战：5分钟让一句提问被路由到最合适的AI代理

多代理编排实战5分钟让一句提问被路由到最合适的AI代理【免费下载链接】agent-squadFlexible and powerful framework for managing multiple AI agents and handling complex conversations项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mu/agent-squad你正在做一个客服聊天机器人用户上一句在问天气下一句就开始问订单。单个模型配一套提示词硬扛所有角色效果一定打折。多代理编排就是来解决这件事的把多个专业代理放到同一张桌子上再安排一个前台决定每句话该谁接。开源框架 Multi-Agent Orchestrator 干的就是这活儿。多代理编排框架能做什么Multi-Agent Orchestrator 是一个管理多个AI代理、处理复杂对话的轻量级开源框架。你只需要注册一堆代理路由、上下文和历史记忆都由它接管Python 和 TypeScript 两个版本功能完全对等。最核心的几个能力点多代理智能路由Python 与 TypeScript 双实现流式与非流式响应每代理独立对话记忆内置代理与分类器可插拔存储后端分类器把用户输入路由到不同的代理团队跑通第一个对话demo环境只要 Python 3.8再配一个开通了 Bedrock 模型访问权限的 AWS 账号并配置好凭证——默认分类器就是一个 Bedrock 模型。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mu/agent-squad cd agent-squad装依赖两条命令搞定python -m venv venv source venv/bin/activate pip install multi-agent-orchestrator[aws]建一个quickstart.py八行代码让一个代理接起对话import asyncio from multi_agent_orchestrator.orchestrator import MultiAgentOrchestrator from multi_agent_orchestrator.agents import BedrockLLMAgent, BedrockLLMAgentOptions orch MultiAgentOrchestrator() orch.add_agent(BedrockLLMAgent(BedrockLLMAgentOptions( nameTech Agent, descriptionAnswers questions about software, hardware and AI))) print(asyncio.run(orch.route_request(AI 领域最近有什么新趋势, u1, s1)))python quickstart.py你会看到一个完整的响应对象哪个代理接了手、回复内容是什么。试试把问题换成健康类再往 orchestrator 里加一个 Health Agent——不用改任何路由代码分类器会自动把问题分给新代理。TypeScript 版本 API 完全对称入口叫routeRequest写法可以看 typescript/ 目录。跟随一次请求看路由逻辑现在跟着杭州今天天气怎么样走一遍route_request框架内部的分工就清楚了分类器先上岗。它从存储里取出这个会话的全部历史再结合每个代理的名字和描述做判断返回selected_agent和置信度。没人够自信时如果配了默认代理会自动兜底。派单给代理。编排器取该代理自己的历史调用它的process_request。代理如果挂了工具比如天气代理里的 open-meteo 查询会先调工具拿数据再组织回答。落库存历史。用户问题和代理回答都写进存储默认是内存版 InMemoryChatStorage下一轮分类才有上下文可依对话不会聊着聊着失忆。返回响应。开流的代理返回流式 chunkmetadata 里带着代理名和置信度。官方聊天demo里挂了六个专业代理覆盖旅行、天气、数学、健康等域话题来回切换时上下文始终不掉线6个专业代理随话题切换上下文核心源码就在python/src/multi_agent_orchestrator/orchestrator.py的route_request里配合分类器和代理目录对照着看半天就能吃透整个流转。跑一个AI电影制片厂场景如果你想让AI帮你拍部片子组合方式大致是三个角色加一个总监编剧代理Claude 3 Sonnet根据片名创意和类型产出大纲、人物设定和剧情反转选角代理Claude 3 Haiku 联网搜索工具查每个角色的候选演员及其近况制片人代理负责协调前两位最后汇总出概念概览关键在 SupervisorAgent它把 lead 代理当总指挥其他代理是团队成员用agent-as-tools架构并行派发子任务整个团队共享同一份对话上下文。demo 是一个 Streamlit 应用装好examples/python的依赖就能起cd examples/python streamlit run main-app.py填上电影创意、类型和受众点一下生成填上创意和类型即可生成概念几秒后拿到概念概述、三幕结构和推荐演员名单生成结果概念概述加选角建议再往前一步写自己的代理和换分类器跑通之后可以开始改造成自己的自定义代理继承Agent类实现处理方法注册进 orchestrator入口在 docs/src/content/docs/agents/custom-agents.mdx内置代理任选python/src/multi_agent_orchestrator/agents/ 下有 Bedrock、Anthropic、OpenAI、Lex bot、Lambda 函数、翻译器等12种现成实现换个前台python/src/multi_agent_orchestrator/classifiers/ 里把分类器换成 Anthropic 或 OpenAI 版本长对话持久化存储可换成 DynamoDB 或 SQL见 docs/src/content/docs/storage/同一套框架用在电商客服上电商客服模拟器是很完整的进阶参照简单问题自动答复复杂问题转人工人还在环里。把一次请求跟完你对这套多代理编排框架的全貌就清楚了前台分类器、专员代理、记忆存储三个件件可换。更多场景去 examples/ 里翻完整文档在 docs/。【免费下载链接】agent-squadFlexible and powerful framework for managing multiple AI agents and handling complex conversations项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mu/agent-squad创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考