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AutoGen（七） Swarm实战：多智能体自主交接机制深度解析（附完整代码）

网友: 技术文档 2025-07-30 11:39:41

AutoGen Swarm实战：多智能体自主交接机制深度解析（附完整代码）

你是否遇到过传统多智能体系统需要中央协调器、协作不灵活的问题？AutoGen的Swarm机制通过智能体自主交接彻底解决了这些痛点！本文将深度解析Swarm的核心机制，并通过实战案例展示如何构建高效的客户支持系统。

1. 引言：多智能体协作的新范式

在传统的多智能体系统中，我们通常需要一个中央协调器来决定哪个智能体处理任务，这不仅增加了系统复杂性，还成为了性能瓶颈。AutoGen的Swarm机制引入了一种全新的协作模式：智能体自主交接。

1.1 传统系统的局限性

  • 需要中央协调器，增加系统复杂度
  • 协调器成为性能瓶颈
  • 智能体间协作不够灵活
  • 难以处理动态任务分配

1.2 Swarm的解决方案

  • 自主决策：智能体根据任务需求自主决定交接
  • 无需中央协调器：基于HandoffMessage实现智能体间直接通信
  • 上下文连续性：所有智能体共享相同的消息上下文
  • 专业化分工：不同智能体专注于特定领域

2. Swarm基础概念：理解核心机制

2.1 什么是Swarm？

Swarm是AutoGen中支持大规模多智能体并行协作的机制，其核心特点是基于HandoffMessage实现智能体间的任务交接。

# Swarm的核心：HandoffMessagefrom autogen_agentchat.messages import HandoffMessage# 智能体A将任务交接给智能体Bhandoff_msg = HandoffMessage( source=\"agent_a\", target=\"agent_b\", content=\"任务已交接，请继续处理\")

2.2 与SelectorGroupChat的区别

特性 Swarm SelectorGroupChat 协调方式 智能体自主决定 中央协调器决定 灵活性 高 中等 复杂度 低 高 适用场景 动态任务分配 固定流程任务

3. 智能体选择机制深度解析（重点）

这是Swarm最核心的机制，也是本文的重点内容。让我们深入理解智能体是如何选择下一个处理者的。

3.1 自主决策过程

智能体在选择下一个处理者时，会经历以下决策过程：

  1. 任务状态分析：评估当前任务的复杂度和类型
  2. 能力边界评估：判断自身是否能够完成当前任务
  3. 专业领域匹配：分析其他智能体的专业领域
  4. 交接决策：决定是否交接以及交接给谁

3.2 交接触发条件

智能体会在以下情况下触发交接：

# 智能体配置示例travel_agent = AssistantAgent( \"travel_agent\", handoffs=[\"user\", \"flights_refunder\"], # 指定可交接的目标 system_message=\"\"\"你是一名旅行代理。 flights_refunder负责处理航班退款。 如果你需要从用户那里获取信息，发送你所需要的消息，结束对话 然后可以交接给用户。 当旅行规划完成时使用TERMINATE。\"\"\")

交接触发条件：

  • 需要用户输入信息
  • 任务超出自身专业领域
  • 任务完成，需要其他智能体继续处理
  • 遇到技术问题需要专家处理

3.3 上下文连续性保证

Swarm确保所有智能体共享相同的消息上下文，这是实现无缝协作的关键：

# 所有智能体共享相同的消息历史# 当智能体A交接给智能体B时，B能够看到完整的对话历史# 包括A处理的所有信息和决策过程

4. 实战案例：客户支持系统

让我们通过一个完整的客户支持系统来演示Swarm的实际应用。

4.1 系统设计思路

我们的客户支持系统包含三个智能体：

  • 旅行代理：处理一般旅行咨询和协调
  • 航班退款专员：专门处理航班退款业务
  • 用户代理：与用户交互

4.2 完整代码实现

from typing import Any, Dict, Listimport asynciofrom autogen_agentchat.agents import AssistantAgent, UserProxyAgentfrom autogen_agentchat.conditions import HandoffTermination, TextMentionTerminationfrom autogen_agentchat.messages import HandoffMessagefrom autogen_agentchat.teams import Swarmfrom autogen_agentchat.ui import Consolefrom autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient# 航班退款工具函数def refund_flight(flight_id: str) -> str: \"\"\"退款航班\"\"\" return f\"航班 {flight_id} 已退款\"# 模型客户端配置model_client = OpenAIChatCompletionClient( model=\"deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b\", # 推荐使用DeepSeek R1模型 base_url=\"http://192.168.173.221:1234/v1\", api_key=123, model_info={ \"family\": \"LM_stduio\", \"vision\": False, \"function_calling\": True, \"json_output\": False, \"structured_output\": True, })# 创建用户代理user = UserProxyAgent(\"user\")# 旅行代理：负责一般旅行咨询和协调travel_agent = AssistantAgent( \"travel_agent\", model_client=model_client, handoffs=[\"user\", \"flights_refunder\"], # 可以交接给用户或航班退款专员 system_message=\"\"\"你是一名旅行代理。 flights_refunder负责处理航班退款。 如果你需要从用户那里获取信息，发送你所需要的消息，结束对话 然后可以交接给用户。 当旅行规划完成时使用TERMINATE。\"\"\",)# 航班退款专员：专门处理退款业务flights_refunder = AssistantAgent( \"flights_refunder\", model_client=model_client, handoffs=[\"travel_agent\", \"user\"], # 可以交接给旅行代理或用户 tools=[refund_flight], # 拥有退款工具 system_message=\"\"\"你是专门处理航班退款的智能体。 你只需要航班参考号就能退款。 你有能力使用refund_flight工具来退款航班。 如果你需要从用户那里获取信息，你必须先发送你的消息，然后可以交接给用户。 当交易完成后，交接给旅行代理来完成最终处理。\"\"\",)# 终止条件：交接给用户或收到TERMINATE信号termination = HandoffTermination(target=\"user\") | TextMentionTermination(\"TERMINATE\")# 创建Swarm团队team = Swarm([travel_agent, flights_refunder, user], termination_condition=termination)# 任务：用户需要退款航班task = \"我需要退款我的航班。\"# 运行团队协作async def run_team_stream() -> None: task_result = await Console(team.run_stream(task=task)) last_message = task_result.messages[-1] # 处理用户交互 while isinstance(last_message, HandoffMessage) and last_message.target == \"user\": user_message = input(\"用户: \") # 将用户输入传递给相应的智能体 task_result = await Console( team.run_stream(task=HandoffMessage( source=\"user\",  target=last_message.source,  content=user_message )) ) last_message = task_result.messages[-1]async def main(): await run_team_stream() await model_client.close()if __name__ == \"__main__\": asyncio.run(main())

4.3 运行流程分析

让我们分析一下这个系统是如何工作的：

  1. 初始任务分配：

    • 用户提出\"我需要退款我的航班\"
    • 旅行代理首先接收任务

  2. 智能体选择过程：

    • 旅行代理分析任务：这是退款业务
    • 评估自身能力：不擅长具体退款操作
    • 查看可交接目标：[\"user\", \"flights_refunder\"]
    • 决策：交接给专业的 flights_refunder

  3. 专业处理：

    • flights_refunder接收任务
    • 分析需要的信息：航班参考号
    • 发现缺少必要信息，需要用户输入
    • 发送询问消息，然后交接给用户

  4. 用户交互：

    • 用户提供航班参考号
    • 系统将信息传递给 flights_refunder
    • 使用 refund_flight工具处理退款

  5. 任务完成：

    • 退款完成后，交接给旅行代理
    • 旅行代理完成最终确认
    • 使用TERMINATE结束任务

5. 智能体选择机制深度解析

5.1 模型如何决定交接给谁

智能体的交接决策基于以下几个因素：

  1. 系统消息指导：
system_message=\"\"\"你是专门处理航班退款的智能体。你只需要航班参考号就能退款。你有能力使用refund_flight工具来退款航班。如果你需要从用户那里获取信息，你必须先发送你的消息，然后可以交接给用户。当交易完成后，交接给旅行代理来完成最终处理。\"\"\"
  1. handoffs参数限制：
handoffs=[\"travel_agent\", \"user\"] # 只能交接给指定的智能体
  1. 上下文信息分析：
  • 当前任务类型
  • 所需信息是否完整
  • 其他智能体的专业领域

5.2 交接决策的触发时机

智能体会在以下时机触发交接：

  1. 信息不足时：

    • 需要用户提供额外信息
    • 交接给用户代理

  2. 超出专业领域时：

    • 任务不在自身专业范围内
    • 交接给相关专业智能体

  3. 任务完成时：

    • 当前阶段任务完成
    • 交接给下一个处理者

  4. 遇到技术问题时：

    • 需要专家处理
    • 交接给技术专家

5.3 上下文连续性保证机制

Swarm通过以下机制保证上下文连续性：

# 所有智能体共享相同的消息历史# 当智能体A交接给智能体B时：# 1. B能够看到完整的对话历史# 2. 包括A处理的所有信息和决策过程# 3. 任务状态无缝传递# 4. 协作过程连续进行

6. 进阶技巧与优化

6.1 模型配置优化

# 禁用并行工具调用，避免多个handoffs同时生成model_client = OpenAIChatCompletionClient( model=\"deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b\", parallel_tool_calls=False, # 避免意外行为 # ... 其他配置)

6.2 系统消息设计原则

  1. 明确专业领域：清楚定义智能体的专业范围
  2. 指定交接规则：明确何时交接给谁
  3. 工具使用说明：详细说明可用工具的使用方法
  4. 终止条件：明确任务完成的标志

6.3 性能调优建议

  1. 智能体数量控制：避免过多智能体导致混乱
  2. 交接路径优化：设计合理的交接路径
  3. 工具调用优化：合理使用工具调用功能
  4. 终止条件设置：避免无限循环

6.4 ⚠️ 重要：模型选择建议

强烈不推荐使用Qwen系列模型

在Swarm应用中，绝对不要使用Qwen系列模型（包括qwen3-4b、qwen3-8b等），原因如下：

  1. 无限循环问题：Qwen模型在处理HandoffMessage时容易出现异常行为
  2. 错误交接：模型可能会将任务交接给非user的智能体，导致无限循环
  3. 输出不稳定：模型输出重复内容，无法正确遵循交接指令

推荐模型：

  • DeepSeek R1系列：deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b（本文示例使用）
  • 其他稳定模型：GPT-4、Claude等

错误示例：

# ❌ 不要这样做model_client = OpenAIChatCompletionClient( model=\"qwen/qwen3-4b\", # 会导致无限循环 # ...)

正确示例：

# ✅ 推荐这样做model_client = OpenAIChatCompletionClient( model=\"deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b\", # 稳定可靠 parallel_tool_calls=False, # ...)

7. 扩展应用场景

7.1 内容生成团队

# 规划者智能体planner = AssistantAgent( \"planner\", handoffs=[\"researcher\", \"writer\"], system_message=\"负责制定内容策略和规划...\")# 研究员智能体researcher = AssistantAgent( \"researcher\", handoffs=[\"planner\", \"writer\"], system_message=\"负责收集和分析数据...\")# 写作者智能体writer = AssistantAgent( \"writer\", handoffs=[\"planner\", \"researcher\"], system_message=\"负责生成最终内容...\")

7.2 股票研究团队

# 财务分析师financial_analyst = AssistantAgent( \"financial_analyst\", handoffs=[\"news_analyst\", \"planner\"], tools=[get_stock_data], system_message=\"负责获取和分析股票财务数据...\")# 新闻分析师news_analyst = AssistantAgent( \"news_analyst\", handoffs=[\"financial_analyst\", \"planner\"], tools=[get_market_news], system_message=\"负责收集和分析市场新闻...\")

8.1 Swarm的优势总结

  1. 自主性：智能体能够自主决策，无需中央协调器
  2. 灵活性：支持动态任务分配和协作
  3. 可扩展性：易于添加新的智能体和功能
  4. 专业性：支持专业化分工和协作

8.2 未来发展方向

  1. 更智能的交接决策：基于更复杂的规则和机器学习
  2. 动态团队构建：根据任务需求动态构建智能体团队
  3. 跨域协作：支持不同领域智能体的协作
  4. 性能优化：进一步提升协作效率和稳定性

8.3 实践建议

  1. 从小规模开始：先构建简单的智能体团队
  2. 逐步扩展：根据需求逐步添加新的智能体
  3. 充分测试：在实际场景中充分测试协作效果
  4. 持续优化：根据使用情况持续优化配置
  5. 模型选择：务必使用稳定的模型，避免Qwen系列

结语：AutoGen的Swarm机制为多智能体协作提供了一种全新的范式。通过智能体自主交接，我们能够构建更加灵活、高效的多智能体系统。希望本文能够帮助你深入理解Swarm的核心机制，并在实际项目中应用这些技术。

重要提醒：在实践过程中，请务必注意模型选择，避免使用Qwen系列模型，推荐使用DeepSeek R1等稳定模型，以确保系统的正常运行。

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相关资源：

  • AutoGen官方文档
  • Swarm详细文档
  • 完整代码示例
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