AI多智能体协同入门指南：从零搭建高效协作系统

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在开始构建多智能体系统之前，我们需要先了解几个基础术语：

智能体（Agent）：能够感知环境并采取行动以实现目标的实体。每个智能体都有自己的决策逻辑。
环境（Environment）：智能体所处的世界，包括所有外部条件和约束。在多智能体系统中，环境通常是动态变化的。
奖励（Reward）：智能体采取行动后获得的反馈信号，用于指导学习过程。设计良好的奖励函数对系统性能至关重要。

多智能体系统主要有两种架构风格：

集中式架构
存在一个中央控制器协调所有智能体
优点：全局视野，易于实现最优决策
缺点：单点故障风险，扩展性差
分布式架构
每个智能体自主决策，通过通信协作
优点：鲁棒性强，扩展性好
缺点：可能产生冲突，需要复杂协调机制

关于通信方式：

同步通信 ：智能体按固定节奏交换信息
异步通信 ：智能体随时可以发送 / 接收消息

下面我们实现一个简单的任务分配系统，包含三个核心模块：

class Agent:
    def __init__(self, agent_id):
        self.id = agent_id
        self.mailbox = []  # 消息队列

    def send_message(self, recipient, content):
        recipient.receive_message(self.id, content)

    def receive_message(self, sender, content):
        self.mailbox.append((sender, content))

    def process_messages(self):
        for sender, content in self.mailbox:
            print(f"Agent {self.id} received from {sender}: {content}")
        self.mailbox = []

import threading
import time

class MessageQueue:
    def __init__(self):
        self.queue = []
        self.lock = threading.Lock()

    def put(self, message):
        with self.lock:
            self.queue.append(message)

    def get(self):
        with self.lock:
            if self.queue:
                return self.queue.pop(0)
        return None

def detect_conflict(agent1_plan, agent2_plan):
    # 简单的时间 - 空间冲突检测
    for t in range(min(len(agent1_plan), len(agent2_plan))):
        if agent1_plan[t] == agent2_plan[t]:
            return True
    return False

def resolve_conflict(agent1, agent2):
    # 简单的优先级解决策略
    if agent1.priority > agent2.priority:
        return agent1.plan
    else:
        return agent2.plan

评估多智能体系统时需要考虑：