Claude Code多Agent系统入门指南：从零搭建高效协作架构

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刚开始接触多 Agent 系统时，最头疼的就是 Agent 之间的通信问题。每个 Agent 都像是一个独立的工人，但如果没有良好的协作机制，整个系统就会乱成一锅粥。常见的问题包括：

通信瓶颈 ：当大量 Agent 同时发送消息时，传统的 HTTP 请求很容易成为性能瓶颈。我曾经遇到过因为一个 Agent 响应慢，导致整个系统卡死的情况。
状态同步难题 ：Agent 之间需要共享状态信息，但如何保证所有 Agent 看到的数据是一致的？特别是在网络不稳定的情况下，状态同步变得异常困难。
任务分配不均 ：有些 Agent 忙得要死，有些却闲得发慌，这就是缺乏有效负载均衡的表现。

选择适合的通信协议对系统性能影响巨大。下面是几种常见协议的对比：

特性	gRPC	WebSocket	REST
通信模式	二进制流	全双工	请求 - 响应
延迟	极低	低	高
吞吐量	高	中	低
适用场景	高频小数据	实时交互	简单查询

对于多 Agent 系统，我推荐使用 gRPC，它在性能和灵活性之间取得了很好的平衡。

from typing import Any, Dict

class BaseAgent:
    def __init__(self, agent_id: str, role: str):
        """
        初始化 Agent
        :param agent_id: Agent 唯一标识
        :param role: Agent 角色描述
        """
        self.agent_id = agent_id
        self.role = role
        self.status = 'idle'  # 状态：idle/busy/error

    def execute(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        执行任务
        :param task: 任务字典
        :return: 执行结果
        """
        try:
            self.status = 'busy'
            # 这里放置具体的任务处理逻辑
            result = {'status': 'success', 'data': task}
            return result
        except Exception as e:
            self.status = 'error'
            return {'status': 'error', 'message': str(e)}
        finally:
            self.status = 'idle'

import pika

class TaskDispatcher:
    def __init__(self, queue_name: str = 'agent_tasks'):
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
        self.channel = self.connection.channel()
        self.channel.queue_declare(queue=queue_name)

    def publish_task(self, task: Dict[str, Any]):
        """发布任务到队列"""
        self.channel.basic_publish(
            exchange='',
            routing_key='agent_tasks',
            body=str(task))

from collections import defaultdict

class LoadBalancer:
    def __init__(self):
        self.agent_load = defaultdict(int)

    def assign_task(self, agents: list) -> str:
        """选择当前负载最低的 Agent"""
        if not agents:
            raise ValueError("No available agents")

        # 找出负载最小的 Agent
        selected = min(agents, key=lambda x: self.agent_load[x.agent_id])
        self.agent_load[selected.agent_id] += 1
        return selected.agent_id

import time
from functools import wraps

def retry(max_attempts=3, delay=1):
    """重试装饰器"""
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            attempts = 0
            while attempts < max_attempts:
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except Exception as e:
                    attempts += 1
                    if attempts == max_attempts:
                        raise
                    time.sleep(delay)
        return wrapper
    return decorator