5分钟搭建多代理编排系统Multi-Agent Orchestrator 新手指南【免费下载链接】agent-squadFlexible and powerful framework for managing multiple AI agents and handling complex conversations项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mu/agent-squad让一个 AI 同时负责查天气、订行程、算数它常常顾此失彼——能不能让几个 AI 分工合作每个只管自己擅长的领域由一个调度者把问题分发给最合适的专家。Multi-Agent Orchestrator 就是这样一个 AI 代理系统它把用户输入路由到多个代理中响应最匹配的那一个并全程维护对话上下文。先跑起来5 分钟体验多代理演示先不谈原理把演示跑起来是最快的理解方式。整个过程分四步装环境、克隆仓库、起演示、测路由。安装并运行聊天演示准备环境Node.js 14 与 npm走 TypeScript 路线或 Python 3.8走 Python 路线。如果想跑 Bedrock 相关演示提前配置好 AWS 凭证。第一步克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mu/agent-squad cd agent-squad第二步进入聊天演示目录安装依赖并启动cd examples/chat-demo-app npm install npm start第三步打开浏览器访问本地地址就能看到聊天界面 第四步可选想看 Python 侧的演示运行 Streamlit 版cd examples/python pip install -r requirements.txt streamlit run main-app.py跑通后的三个测试问题演示跑通后别急着退出在输入框里依次试这几句杭州今天天气怎么样帮我算一道二次方程推荐一个三天的杭州行程观察界面和日志三个问题会分别被交给天气代理、数学代理和旅行代理处理。你输入的自然语言并没有被一把梭而是每次都由分类器判断该走哪条线——这就是多代理路由的直观体现。认识三位核心角色Agent、Classifier 与 Flow把整个系统想象成一家调度中心三个角色各司其职Agent代理专家小组的成员每个负责一个领域比如天气、数学、技术问答。内置代理库已经备好了大量可直接使用的实现源码见 python/src/multi_agent_orchestrator/agents/。Classifier分类器调度台读取用户的话和过往对话历史判断本轮该派哪位专家上场。仓库里提供了多个现成实现源码见 typescript/src/classifiers/。Flow工作流团队协作流程。SupervisorAgent 把其他代理当成工具来并行调用由它统筹分工并保持上下文一致。想看完整流程示例可参考 examples/bedrock-flows/ 里的图与配置。角色讲清楚后接下来看这套协作机制能做出什么实际的东西。它能做什么两个真实案例电影制作助手描述你的电影点子选好类型和目标受众系统就让编剧代理产出故事大纲、选角代理联网检索并推荐合适演员、监制代理统筹整个创作流程。几秒后你会拿到一份完整的电影概念方案示例在 examples/python/movie-production/。旅行规划系统输入目的地和天数研究代理先实时检索景点、住宿与活动信息行程代理再把这些资料整理成逐日安排由监督代理串成一份完整行程。整个过程在 Streamlit 界面上完成能直观看到多代理协作的产出质量。进阶4 步创建你自己的代理跑过演示后换成自己的领域只需要四步 继承基础 Agent 类定义新的代理实现核心方法接收输入、返回响应并用description写清楚它擅长什么注册到 Orchestrator通过addAgent挂载进编排器配置分类规则描述写得越准分类器路由越稳。完整的接口约定和代码细节建议直接读自定义代理开发指南 docs/src/content/docs/agents/custom-agents.mdx。资源清单官方文档docs/示例代码聊天演示、本地 Demo、Streamlit 应用等examples/Python SDKpython/TypeScript SDKtypescript/本地可运行编排示例examples/local-demo/把聊天演示跑通观察一次完整路由再动手改一个代理的描述多代理编排的门径就通了。【免费下载链接】agent-squadFlexible and powerful framework for managing multiple AI agents and handling complex conversations项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mu/agent-squad创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
