揭秘智能体之间的通信密码

发布时间：2026/09/10 | 浏览量：29

你也许已经用过豆包、DeepSeek等人工智能应用，请它讲解问题、生成小说或图片。这些应用背后的一项关键技术是大语言模型（Large Language Model，LLM）。它通过学习大量文本中的语言规律，能够结合上下文分析语言信息，并生成相应的内容。

如果把大语言模型比作一个“会思考、会表达的大脑”，那么我们日常使用的人工智能应用，就是在这个“大脑”之外，又配上了能点击操作的界面、知识库、搜索等功能。而智能体则更进一步：它不仅有“大脑”，还有“记忆”和可以使用的“工具”，并能够按照目标规划和执行一系列行动。

但就像我们“人”一样，当任务变得复杂时，智能体也可能顾此失彼。一方面，智能体在一次任务中能够有效利用的信息是有限的：随着任务步骤增多、上下文不断变长，大语言模型对早期信息的关注可能减弱，从而出现关键信息遗漏、前后不一致，甚至“忘记”之前约束条件的情况。另一方面，大语言模型生成内容时，是根据已有上下文和训练中学到的语言规律，逐步预测后续最可能出现的内容。当输入信息不足、任务边界不清，或者缺少可靠依据时，模型有时会生成表面上合理、实际上并不准确的内容，这就是常说的“幻觉”。

因此，一个自然的思路是把复杂任务拆分开来，让多个智能体各司其职：有的负责规划，有的负责收集信息，有的负责计算和分析，还有的负责检查最终结果。它们再通过通信交换信息、相互配合，共同完成任务。下面，我们就以制定北京旅行攻略为例，看看多个智能体是如何分工协作的。

一、为什么需要多个智能体？

多个智能体协作，是为了发挥各智能体的独特功能，并且降低单个智能体处理信息的压力，避免产生“遗忘”和“幻觉”。交通智能体查询车票，酒店智能体筛选住宿，预算智能体计算费用；一个智能体发现列车停运或景点闭馆，也要及时把信息告诉其他成员。

在这个过程中，信息共享、结果复核和任务接力是连在一起的：前一个智能体提供资料，后一个智能体据此计算或整理，审核智能体再检查日期、价格和路线是否冲突。这样，复杂任务就能被拆开处理，又能在最后重新合并。而当智能体数量增加时，还需要一个统一的通信入口，也就是智能体网关。它负责识别请求、找到合适的智能体、转发消息、检查权限并记录任务进展。用户只需面对一个入口，系统内部则可以有序调度多个智能体。

因此，智能体通信的重点不是让AI闲聊，而是让不同程序围绕同一目标交换信息、协调行动。

图1  智能体协同工作示意图

二、旅行攻略：AI小队怎样接力？

以一份预算5000元、为期三天的北京旅行攻略为例，系统需要同时考虑交通、住宿、景点和费用。规划智能体会先把这个目标拆成几个相互关联的小任务。这些任务包括查询往返交通、筛选合适的酒店、安排三天游览路线、估算餐饮和门票费用，以及检查时间安排是否冲突。

在实际系统中，任务会先到达智能体网关，再由网关按照任务类型和权限，交给相应的专业智能体。交通智能体查询到往返高铁预计花费800元，返程最晚车次为19时30分；酒店智能体筛选出故宫附近的住宿，三晚预计花费2100元；预算智能体据此计算出交通和住宿已经占用2900元，剩余预算约为2100元。接着，审核智能体检查行程时发现，原计划中的景点A周一闭馆。规划智能体根据这个提醒调整路线，将该景点移到第二天，并重新安排第三天的活动。最后，总结智能体把交通、住宿、景点和费用整理成一份完整攻略。每个智能体只负责其中一部分，但它们通过网关和通信机制把结果连接起来。

整个过程可以概括为：

用户提出目标 → 规划智能体拆分任务 → 智能体网关分发任务 → 专业智能体执行 → 审核纠错 → 生成结果

图2  旅行攻略中的智能体通信流程

三、智能体怎样保持顺畅通信？

要让多个智能体配合起来，系统需要统一的消息协议和共享记忆。消息协议规定任务、结果和状态怎样表达；共享记忆保存用户需求、任务进展和关键数据，让不同智能体能够接着已有信息工作。系统还要进行任务调度，决定哪些工作可以同时进行，哪些工作必须等待前置结果。例如，交通和酒店查询可以并行开展，预算汇总则要等两边返回信息后才能完成。身份与权限管理用于限制信息访问范围。查询车票的智能体只需要读取出行日期和地点，不必接触用户的支付信息。智能体网关把上述环节连接起来，负责发现可用的智能体、路由消息、检查权限、调用工具并记录运行状态。它可以减少多个智能体之间复杂的直接连接，让整个系统更容易管理。这些机制共同保证了信息能够被正确理解、及时传递，并在需要时得到检查。

四、智能体通信可以用在哪里？

这种协作方式并不只适用于旅行规划。在学习和校园活动中，不同智能体可以协助查找资料、安排日程、汇总数据和制作展示提纲；在科研领域，它们可以分工检索论文、整理实验数据、运行程序并检查结果；在客服系统中，一个智能体理解问题，另一个查询订单，还有一个检查回复；在工业生产和城市管理中，多个智能体也可以协同监测设备、安排维护和响应异常。

智能体通信让人工智能具备了协作处理复杂任务的可能，智能体网关则提供了统一的联络和管理入口。未来的人工智能，可能不再只是一个等待提问的聊天窗口，而是由多个智能体共同完成任务的协作系统。它们分别处理规划、查找、执行和检查，网关帮助信息在不同环节之间流转。

这类系统能否发挥作用，不只取决于单个智能体的能力，还取决于通信是否准确、分工是否合理、结果能否及时核验，以及是否始终处在人类设定的规则和监督之下。

供稿：

中国通信学会 智能体通信专委会

清华大学计算机系 谢晓晖