多智能体协作机制：RoleChain × 控制器（Controller）架构解析

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多智能体协作机制：RoleChain × 控制器（Controller）架构解析

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摘要

一个强大的 Foundation Agent 系统，不应该只有一个“万能智能体”，而应该像一个“智能组织”，具备明确分工、信息接力、控制链路与角色协同能力。
这就引出了两个核心能力结构：

• RoleChain：角色链，定义多个 Agent 如何“有序协作”、按职责逐步完成任务
• Controller：控制器，负责调度哪些 Agent 何时出场，如何切换、重试、跳转、回滚、终止
  本篇将围绕“Foundation Agent 中的多智能体协作体系”展开完整解析，包括角色定义方式、角色流转机制、控制器设计模式、异常控制策略、行为链追踪结构等内容。

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目录

一、为什么 Foundation Agent 必须支持多智能体协作？

• 单智能体无法胜任复杂多阶段任务
• 多 Agent 是任务异质性 × 行为组织化的必然演化

二、RoleChain 架构设计：从“能力接力”到“角色系统”

• 什么是 RoleChain？它和模块链有什么区别？
• 多角色分工范式（Interpreter / Planner / Executor / Critic…）
• RoleChain 的定义结构、输入输出与状态穿越机制

三、控制器 Controller 的核心职责与调度方式

• Controller 不是 Planner，而是“Agent 执行流”的路由器
• 控制模式：串行 / 并行 / 分支 / 条件跳转 / 容错恢复
• 控制器行为 Trace × 状态栈 × 决策记录

四、构建可调、可插、可测的多智能体系统：工程实现范式

• Agent 注册中心 × RoleChain 配置机制
• 控制器调度接口设计 receive(task_state) → agent_role
• 行为链 Trace 与 Replay 支持

五、系统闭环与典型案例：多智能体让 Agent 更“组织化智能”

• 如何实现一个支持多 Agent 的日报助手？
• 多角色协同的 Agent DevOps 系统如何设计？
• 多模态 Agent 如何通过 RoleChain 执行复杂交叉任务？

六、总结：Foundation Agent 的强大，不止是大模型，而是“组织的智能性”

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一、为什么 Foundation Agent 必须支持多智能体协作？

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很多人做 Agent 系统时，习惯用一个“超级智能体”做所有事情：

“我这个 Agent 能规划、能执行、能纠错、能回答，还能写报告。”

听起来很强，实际上极其不稳定 ——
不是因为模型不够强，而是因为你让一个 Agent 承担了太多异质性能力。

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❌ 问题一：行为难以解释

一个 Agent 做了什么，为何做错，哪个环节的问题，你完全没法分析。

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❌ 问题二：难以扩展

你想加一个“审查环节”，只能重写整个 prompt 或逻辑链。

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❌ 问题三：能力干扰

生成型与执行型能力交叉调用，导致上下文漂移、输出不稳定。

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✅ Foundation Agent 架构给出了解法：

用多个智能体（Agent）分担不同职责，构建“行为角色链条（RoleChain）”，并由控制器（Controller）统一管理它们的出场顺序与任务状态。

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✅ 多智能体协作是系统智能演化的“必然路径”：

阶段	架构特征	代表能力
单智能体	所有能力集中于一个 Agent	Prompt × LLM
多模块 Agent	能力封装为 Module，但仍在一个 Agent 体内	Planner × Module × Feedback
✅ 多 Agent 协作	能力以角色分布，Agent 间有协作路径与调度控制	RoleChain × Controller × CriticAgent

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多 Agent 架构能带来什么？

能力	说明
明确分工	每个 Agent 只负责一个职责块，结构更稳定
互相评价	CriticAgent 可审查执行者，提升系统自纠能力
状态可控	Controller 可按任务状态决定角色链执行顺序
行为透明	每个 Agent 行为都有 Trace，可解释、可 Replay
模型差异适配	不同角色可接不同模型（如 GPT-4 × 本地 Qwen 混合）

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总结一句话：

能力要抽象成模块，智能要组织成角色。

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二、RoleChain 架构设计：从“能力接力”到“角色系统”

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我们先从 RoleChain 的定义讲起：

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✅ 什么是 RoleChain？

RoleChain（角色链）是一个有顺序、有职责、有状态接力机制的智能体结构，用于组织多个 Agent 按阶段完成任务。

不是简单的“调用多个模块”，而是Agent 间的角色流转结构。

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它和模块链（Module Chain）有何不同？

维度	ModuleChain	RoleChain
最小单位	Module（技能）	Agent（角色 + 行为系统）
关注点	能力执行	角色职责 × 信息接力 × 行为组织
控制方式	Planner 规划 + Orchestrator执行	Controller 调度 + Agent协同
输出结构	中间数据	Agent 级 Trace + 状态更新

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RoleChain 的典型结构：

[
  {
    "role": "InterpreterAgent",
    "task": "识别用户意图，生成结构化目标"
  },
  {
    "role": "PlannerAgent",
    "task": "将目标转化为任务链"
  },
  {
    "role": "ExecutorAgent",
    "task": "逐步调用能力模块执行任务"
  },
  {
    "role": "CriticAgent",
    "task": "对结果打分，并建议修正路径"
  }
]

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✅ 每个角色的职责可绑定不同模型、模块与调度策略

角色	功能	建议模型
InterpreterAgent	将自然语言转化为结构化目标	Claude / GPT-4
PlannerAgent	输出模块调用路径	DeepSeek / Qwen
ExecutorAgent	调模块或工具执行子任务	本地小模型 / Tool 调度器
CriticAgent	审查输出质量 / 给评分	Claude 3 Opus / GPT-4

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RoleChain 的运行逻辑：

用户输入

InterpreterAgent

PlannerAgent

ExecutorAgent

CriticAgent

结果输出

每个 Agent 接收 task_state + context，完成自身职责后，将输出写入状态池供下一个 Agent 使用。

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RoleChain 的定义建议（JSON Schema）：

{
  "role_chain": [
    {
      "role": "Interpreter",
      "agent_id": "interpreter-v1",
      "input_key": "user_query",
      "output_key": "structured_goal"
    },
    {
      "role": "Planner",
      "agent_id": "planner-v2",
      "input_key": "structured_goal",
      "output_key": "task_plan"
    },
    ...
  ]
}

控制器根据 output_key 将结果写入 task_state 并传给下一个角色。

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三、控制器 Controller 的核心职责与调度方式

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在 RoleChain 架构中，我们已经定义了多个 Agent，各自承担不同角色、完成不同任务。

但有一个问题：

谁来决定哪个 Agent 什么时候上场？
如果某个角色失败了，要不要重试？换备选？跳过？终止？
Trace 要怎么收？任务完成了吗？是在哪一步结束的？

这些都不是某个 Agent 自己能决定的，而是系统层的执行控制流问题。

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✅ Controller 是什么？

Controller 是 RoleChain 的运行时调度系统，它不是具体的智能体，而是负责整个 Agent 链执行过程的：

• 顺序控制
• 条件判断
• 状态更新
• 异常处理
• 行为追踪
• 决策反馈

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类比来看：

架构角色	类比于操作系统中的角色
Agent	应用进程
Module	系统函数
Planner	路径生成器
Controller	调度器（Scheduler）+ 中断管理器（Exception Handler）

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✅ Controller 管什么？（五大核心能力）

能力	说明
顺序调度	管理 RoleChain 中 Agent 的调用顺序
条件控制	根据 task_state / output 结果决定是否继续 / 跳转 / 分支
♻️ 异常处理	Agent 异常时自动重试、fallback、patch 或中止流程
状态接力	每轮输出写入 task_state，供下个角色使用
行为追踪	每轮行为写入 trace，支持回放 / 调试 / 自学习

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Controller 执行框架结构图

Receive state

下一角色

终止

失败

Start

当前角色

Agent

输出

写入 task_state

控制器判断下一步

NextRole

完成

回滚 / Patch / 中止

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Controller 推荐接口结构（Python）

class RoleChainController:
    def __init__(self, role_chain, agent_registry):
        self.role_chain = role_chain
        self.agent_registry = agent_registry
        self.task_state = {}
        self.trace = []

    def run(self, initial_input):
        self.task_state["user_input"] = initial_input
        for role_def in self.role_chain:
            agent = self.agent_registry.get(role_def["agent_id"])
            input_key = role_def["input_key"]
            input_data = self.task_state.get(input_key)
            try:
                output = agent.receive(input_data, self.task_state)
                self.task_state[role_def["output_key"]] = output
                self.trace.append({
                    "role": role_def["role"],
                    "input": input_data,
                    "output": output
                })
            except Exception as e:
                self.handle_error(role_def, e)
                break

---

支持控制流的调度模式

模式	场景	示例
串行（Serial）	默认线性角色链	Interpreter → Planner → Executor
条件分支（Conditional）	根据状态执行不同 Agent	if goal.type == "多模态" → VisionAgent
并发（Parallel）	多角色并行处理任务子集	多 Executor 处理子任务结果合并
回滚（Rollback）	某角色失败后退回上一步	Critic 失败 → 回退修改 plan
Patch 注入（Inline Fix）	Controller 注入新 Agent 修正路径	插入 RetryAgent 或 MetaFixerAgent

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Controller 决策核心建议：

• 每轮角色输出 + 当前 task_state → 决定下一步执行角色
• 使用 plan_result, trace, execution_status 等字段作为决策条件
• 支持通过配置 DSL / JSON 定义 RoleChain 执行逻辑图（可视化执行流）

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Trace 建议结构（结构化 / 支持 Replay）

{
  "role": "PlannerAgent",
  "input": "structured_goal",
  "output": "task_plan",
  "status": "success",
  "duration_ms": 1832,
  "model_used": "deepseek-chat",
  "next_role": "ExecutorAgent"
}

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四、构建可调、可插、可测的多智能体系统：工程实现范式

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我们知道 RoleChain 定义了 Agent 协作结构，Controller 负责运行调度。
那么落地阶段该怎么做？
答案是构建4个基础组件：

1. AgentRegistry（注册中心）  
2. RoleChain 定义结构（支持 JSON/DSL）  
3. Controller 执行器（运行时管理）  
4. Trace Logger（调试与反馈回放核心）

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✅ 1. Agent 注册中心：模块解耦的关键

class AgentRegistry:
    def __init__(self):
        self.agents = {}

    def register(self, agent_id, agent_obj):
        self.agents[agent_id] = agent_obj

    def get(self, agent_id):
        return self.agents.get(agent_id)

示例注册：

registry = AgentRegistry()
registry.register("interpreter-v1", InterpreterAgent())
registry.register("planner-v2", PlannerAgent())
registry.register("executor-v1", ExecutorAgent())
registry.register("critic-v1", CriticAgent())

---

✅ 2. RoleChain 定义（推荐 JSON 结构）

[
  {
    "role": "Interpreter",
    "agent_id": "interpreter-v1",
    "input_key": "user_input",
    "output_key": "goal_struct"
  },
  {
    "role": "Planner",
    "agent_id": "planner-v2",
    "input_key": "goal_struct",
    "output_key": "task_plan"
  },
  {
    "role": "Executor",
    "agent_id": "executor-v1",
    "input_key": "task_plan",
    "output_key": "task_result"
  },
  {
    "role": "Critic",
    "agent_id": "critic-v1",
    "input_key": "task_result",
    "output_key": "review"
  }
]

---

✅ 3. 控制器：执行主调度逻辑

class RoleChainController:
    def __init__(self, role_chain, agent_registry):
        self.role_chain = role_chain
        self.registry = agent_registry
        self.task_state = {}
        self.trace = []

    def run(self, user_input):
        self.task_state["user_input"] = user_input
        for step in self.role_chain:
            agent = self.registry.get(step["agent_id"])
            agent_input = self.task_state.get(step["input_key"])
            try:
                output = agent.receive(agent_input, self.task_state)
                self.task_state[step["output_key"]] = output
                self.trace.append({
                    "role": step["role"],
                    "agent_id": step["agent_id"],
                    "input": agent_input,
                    "output": output
                })
            except Exception as e:
                self.trace.append({
                    "role": step["role"],
                    "error": str(e)
                })
                break
        return self.task_state

---

✅ 4. Trace Logger + Replay

你可以将 trace 输出到：

• JSON 文件（结构化）
• 数据库（用于任务评分）
• 前端组件（可视化 Agent 路径）
• Trace Server（支持版本对比与行为漂移检测）

Replay 模式只需对照 trace 重复调用 agent.receive() 即可重放流程。

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五、系统闭环与典型案例：多智能体让 Agent 更“组织化智能”

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来看两个非常典型的应用场景，验证多 Agent 协作机制带来的结构红利：

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案例一：日报生成 Agent

任务目标：

用户上传图像，生成结构化日报内容，支持格式控制与输出审校。

Agent 角色链：

角色	Agent	说明
Interpreter	interpreter-v1	识别用户上传的目标：日报生成
Planner	planner-v2	规划任务步骤：OCR → KPI → Summary → Format
Executor	executor-v1	调用模块实际处理任务
Critic	critic-v1	检查是否缺失字段、格式错误、语言风格异常

输出：

{
  "task_result": {
    "summary": "今日营收同比增长12%，主因是渠道分发提效。",
    "kpi": {"销售额": "123万", "同比": "+12%"}
  },
  "review": "结构完整，建议优化语言风格。"
}

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案例二：Agent DevOps 自我诊断系统

目标：

为正在运行的 Agent 系统提供“自我诊断 + 修正建议”功能

多角色协作示意：

Agent	功能	调用模块
TaskTracerAgent	读取 Trace，整理执行日志	trace_analyzer
CriticAgent	分析失败点、模块低效行为	score_calculator
PatchAgent	提出修正建议或 prompt patch	patch_generator

三个 Agent 协同运行，实现系统内行为的自反馈优化闭环。

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六、总结：Foundation Agent 的强大，不止是大模型，而是“组织的智能性”

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很多人以为智能体的进化是让单个 Agent 越来越强，
但真正可落地、可控、可成长的 Foundation Agent 系统进化方向是：

从“万能体”变成“多角色协作体”。

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✅ 多智能体系统的关键能力闭环：

核心能力	架构支持
角色分工	RoleChain：按职责划分智能体角色
调度执行	Controller：控制角色执行流、异常处理
状态接力	task_state：任务上下文状态池，所有 Agent 可共享
可解释	Trace：行为追踪链
可反馈	CriticAgent + PatchAgent：行为优化机制
可测试	Replay + 多版本对比：行为一致性与性能评估

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小结一句话：

模块是技能，Agent 是角色，系统调度的是“组织智能”。

真正强大的 Foundation Agent，不是 prompt 写得多好、模型接得多快，而是：

• 能够协作
• 能被控制
• 能解释行为
• 能自我优化
• 能扩展能力、引入新人（Agent）却不打乱全局系统

这，就是「Foundation 级智能体」的架构本质。

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