Multi-Agent 系統正迅速成為 AI 領域的熱門話題，特別是在自動化演練和複雜問題解決場景中。本文將深入探討如何快速構建 Multi-Agent 系統，並將其應用於自動化演練，讓您能夠掌握這項強大的技術。

什麼是 Multi-Agent 系統？

Multi-Agent 系統（MAS）是由多個智能 Agent 組成，這些 Agent 能夠感知環境、進行推理、互相協作或競爭，最終達成共同目標或在複雜環境中實現個體目標。簡單來說，您可以將其視為一群各司其職的 AI 協作完成任務。相較於單一 Agent，Multi-Agent 系統具有更強的適應性、魯棒性和解決複雜問題的能力。

Multi-Agent 系統的優勢

• 分散式解決方案： 將複雜問題分解成小任務，由各 Agent 獨立處理，降低整體系統的複雜度。
• 平行處理能力： 多個 Agent 可以同時工作，大幅提升處理效率。
• 容錯性： 部分 Agent 故障不會影響整個系統的運行。
• 適應性： 能夠根據環境變化調整策略，更具彈性。
• 協作與溝通： Agent 間的協作和溝通能夠激發新的解決方案。

快速構建 Multi-Agent 系統

構建 Multi-Agent 系統不再是高不可攀的技術門檻。現在，許多框架和工具簡化了開發流程，讓開發者能夠更快速地構建和部署 MAS。以下介紹一種使用 LangGraph 框架構建 Multi-Agent 系統的方法：

1. 選擇合適的框架

LangGraph 是一個專為構建 Multi-Agent 系統而設計的框架。它提供了靈活的 Agent 定義、訊息傳遞機制和狀態管理功能，簡化了 MAS 開發流程。當然，還有其他的框架可供選擇，例如：AutoGen 等，可以根據項目的具體需求進行選擇。

2. 定義 Agent

在 LangGraph 中，每個 Agent 都具有獨立的角色和功能。您需要定義每個 Agent 的行為模式、知識庫和目標。例如，在一個自動化演練場景中，您可以定義一個「攻擊者 Agent」和一個「防禦者 Agent」。

3. 設計訊息傳遞機制

Agent 之間的溝通是 Multi-Agent 系統的核心。您需要設計一個有效的訊息傳遞機制，讓 Agent 能夠互相交流資訊、協調行動。常見的訊息傳遞方式包括：直接訊息傳遞、基於共享記憶體的訊息傳遞和基於訊息佇列的訊息傳遞。

4. 建立狀態管理系統

Multi-Agent 系統的狀態會隨著時間推移而變化。您需要建立一個狀態管理系統，追蹤每個 Agent 的狀態、環境的狀態和整個系統的狀態。這有助於 Agent 做出更明智的決策。

5. 開發決策邏輯

每個 Agent 都需要具備決策能力，根據當前狀態和目標選擇最佳行動。決策邏輯可以使用規則引擎、機器學習模型或其他 AI 技術實現。例如，攻擊者 Agent 可以使用強化學習模型來學習如何繞過防禦者的保護。

Multi-Agent 系統在自動化演練中的應用

自動化演練是 Multi-Agent 系統的一個重要應用領域。透過模擬真實世界的場景，Multi-Agent 系統可以幫助企業評估安全風險、測試應急響應能力和提高員工的應變能力。以下是一些自動化演練的應用場景：

• 網路安全演練： 模擬網路攻擊，評估企業的網路安全防禦能力。
• 事件應急演練： 模擬突發事件，測試企業的應急響應流程。
• 供應鏈中斷演練： 模擬供應鏈中斷，評估企業的供應鏈韌性。
• 金融風險演練： 模擬金融市場波動，評估金融機構的風險承受能力。

程式碼範例 (Python + LangGraph)

以下是一個簡化的程式碼範例，展示如何使用 LangGraph 構建一個簡單的「猜數字」遊戲 Multi-Agent 系統。

# 这是一个简化的示例，需要安装 LangGraph 和 LangChain
# pip install langgraph langchain_core

from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_core.messages import BaseMessage, HumanMessage, AIMessage
from typing import TypedDict, List

# 1. 定义图的状态 (State)
# StateGraph 会自动追踪这个字典中定义的数据
class GraphState(TypedDict):
    """
    表示图的状态的字典。
    它包含一个 `messages` 列表，用于存储对话历史。
    """
    messages: List[BaseMessage]

# 2. 定义节点：代理 (Agent) 猜数字的逻辑
def agent_guess(state: GraphState):
    """
    代理根据当前对话历史，进行一次猜数字操作。
    实际应用中，这里会调用 LLM 来生成猜测。
    """
    messages = state["messages"]
    # 這裡放入 Agent 的複雜邏輯，例如使用 LLM 猜數字
    print("--- 代理正在思考並猜測 ---")
    
    # 简单示例：直接返回一个固定的猜测
    new_message = AIMessage(content="Is the number 50?") 
    
    return {"messages": messages + [new_message]}

# 3. 定义节点：使用者 (User) 回应的逻辑
def user_response(state: GraphState):
    """
    使用者回应代理的猜测。
    在真实应用中，这里将是接收用户输入的接口。
    """
    messages = state["messages"]
    # 這裡放入 User 互動的邏輯，例如从外部接口获取输入
    print("--- 用户正在回应 ---")
    
    # 简单示例：直接返回一个固定的回应
    new_message = HumanMessage(content="No, it's higher.") 
    
    return {"messages": messages + [new_message]}

# 4. 构建图结构
# 定义图
graph = StateGraph(GraphState)

# 添加节点
graph.add_node("agent", agent_guess)
graph.add_node("user", user_response)

# 连接节点 (定义流程)
# 从 agent 节点到 user 节点 (Agent 猜完，换 User 回应)
graph.add_edge("agent", "user") 
# 从 user 节点到 agent 节点 (User 回应完，换 Agent 再次猜)
graph.add_edge("user", "agent") 

# 设置起始节点
graph.set_entry_point("agent")

# 运行图
chain = graph.compile()

# 5. 初始状态并运行
# 初始状态：包含用户设置游戏的开场白
initial_input = {
    "messages": [
        HumanMessage(content="Let’s play a number guessing game! I’m thinking of a number between 1 and 100.")
    ]
}

# 运行整个图 (会根据定义，循环执行 agent -> user -> agent -> user...)
# 警告：由于没有定义条件或 END 节点，这个示例会无限循环，直到手动停止或达到 LangGraph 的最大迭代次数
print("--- 启动对话流程 ---")
result = chain.invoke(initial_input)

# 打印最终结果（这里只展示了最后一次迭代的结果）
print("\n--- 最终状态 Messages ---")
for msg in result["messages"]:
    print(f"[{msg.type.upper()}]: {msg.content}")

**注意：** 這是一個非常簡化的示例，僅用於演示 LangGraph 基本概念。實際應用中，您需要根據具體需求修改 Agent 的決策邏輯、訊息傳遞機制和狀態管理方式。

結論

Multi-Agent 系統為解決複雜問題提供了一種強大的方法。透過選擇合適的框架、定義 Agent 行為、設計訊息傳遞機制和建立狀態管理系統，您可以快速構建 Multi-Agent 系統，並將其應用於自動化演練，提升企業的安全性和應變能力。隨著 AI 技術的發展，Multi-Agent 系統將在更多領域展現其巨大的潛力，例如智慧城市、自動駕駛和醫療保健等。

參考文獻：

* 从零构建Multi-Agent系统：LangGraph框架实现自动化演练全攻略. (n.d.). *Devpress*. Retrieved from [https://devpress.csdn.net/aiedu/68b98f99cea93309c2ad1386.html](https://devpress.csdn.net/aiedu/68b98f99cea93309c2ad1386.html)
* Multi-Agent ，知多少？ (n.d.). *51CTO*. Retrieved from [https://www.51cto.com/article/791788.html](https://www.51cto.com/article/791788.html)
* Multi-Agent架构：探索AI协作的新纪元. (n.d.). *53AI*. Retrieved from [https://www.53ai.com/news/LargeLanguageModel/2024100667190.html](https://www.53ai.com/news/LargeLanguageModel/2024100667190.html)
* AI Agent实战篇Multi Agent：如何从零开始构建你自己的agent框架 …. (n.d.). *慕课网*. Retrieved from [https://www.imooc.com/article/349942](https://www.imooc.com/article/349942)
* 什麼是多重AI Agent 系統？ (n.d.). *SAP*. Retrieved from [https://www.sap.com/taiwan/resources/what-are-multi-agent-systems](https://www.sap.com/taiwan/resources/what-are-multi-agent-systems)

原文來源: 無

🧠 本文由 DreamJ AI 自動生成系統撰寫，內容經 AI 模型審核與自動優化， 僅供技術參考與研究用途。

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僅供技術參考與研究用途。