Multi-Agent Orchestrator 多智能体编排教程从 LLM 请求路由到代理协作【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-squadMulti-Agent Orchestrator 是一个面向 AI 代理系统的多智能体编排框架分类器根据用户输入和对话历史做 LLM 请求路由把问题分发给最合适的代理并统一维护会话上下文。框架内置 12 种代理实现和 3 种分类器同时提供 Python 与 TypeScript 两套 SDK。如果你要处理跨多个模型、多个外部服务的复杂对话正在评估如何搭建多代理系统可以直接看下面的跑通路径和扩展方式。从一个客服场景说起假设你在做一个客服机器人它既要回答“明天天气怎么样”又要回答“帮我写个单元测试”。两件事丢给同一个模型prompt 里就得同时塞工具调用和代码知识效果打折后续再要接订机票的 bot、内部知识库、计算器单个 prompt 的复杂度会指数级上涨。多智能体编排的思路是把这些能力拆成独立的 AI 代理每个代理只做好一件事再解决“这个问题该谁来答”和“切换之后上下文别丢”这两个问题。这正是框架里 Classifier 和 Orchestrator 在干的事下图展示了分类器如何把用户输入路由到不同的代理团队Agent、Classifier、Flow 三个部件如何分工Agent执行者接收输入、返回答案的处理模块相当于公司里的“工位”——一个工位只负责一类业务。内置实现Python 代理目录BedrockLLMAgent调用 Amazon Bedrock 上的 LLM支持流式输出和工具调用AnthropicAgent/OpenAIAgent分别对接 Claude 和 OpenAI APISupervisorAgent带“主管”的代理团队把任务派给组员再汇总LambdaAgent把一个 AWS Lambda 函数包装成代理Classifier调度员读用户问题和历史对话决定这次由哪个代理接相当于公司前台——不看简历看需求派单。内置 3 种BedrockClassifier、OpenAIClassifier、AnthropicClassifierPython 分类器目录。Flow协作规则定义多个代理之间怎么交接相当于流水线工序。内置形态ChainAgent把上一个代理的输出作为下一个的输入依次执行BedrockFlowsAgent对接在 Bedrock 控制台搭建的 Flow 图SupervisorAgentlead agent 分发任务、收集各组员结果本地跑通聊天演示环境Python 3.11 或 Node.js 18GitWeb 演示基于 AWS CDK 部署需 AWS 账号并安装 CDK CLI克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mu/agent-squad cd agent-squad安装依赖cd examples/chat-demo-app npm install cdk bootstrap部署启动cdk deploy --all在终端打印的 Outputs 里找到访问地址成功的标志浏览器打开该地址页面标题为 “Multi-Agent Orchestrator Demo”输入框可用输入hello会列出已注册的代理。可以粘贴这几句试路由Whats the weather in Seattle today?走向 Weather 代理背后调 open-meteo APIWhat are the steps to customize an agent?走向 Tech 代理命中框架知识库I want to book a flight to Tokyo next week走向 Travel 代理由 Lex Bot 承接两个值得看的多代理协作案例电影制作助手examples/python/movie-production/3 个代理分工——ScriptWriterAgent 写故事大纲CastingDirectorAgent 联网搜索后给选角建议MovieProducerAgent 作为主管协调两者。输入一个“猫咪太空冒险”的点子几秒后产出完整概念剧情梗概、三幕结构、主演名单和目标观众就是下面这份 Cosmic Catnip旅行规划系统examples/python/travel-planner/ResearcherAgent 实时搜索目的地信息PlannerAgent 据此生成逐日行程由 Supervisor 模式把两者串起来。输入目的地和天数产出带景点、活动和实用提示的完整行程单四步写一个自定义代理新建类继承基础Agent类agent.py实现process_request方法接收问题、用户/会话 ID 和聊天历史返回一条ConversationMessage用orchestrator.add_agent(你的代理)注册进编排器在 options 里写好name和description——分类器靠描述把请求路由过来完整代码示例见 自定义代理文档。框架本身的边界很清晰它管路由、上下文和代理生命周期具体能力仍由你接入的模型与服务决定。接下来可以按 官方文档 深入配置或翻 examples 目录 里的完整工程SDK 源码在 python/ 和 typescript/ 下。【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
Multi-Agent Orchestrator 多智能体编排教程：从 LLM 请求路由到代理协作
Multi-Agent Orchestrator 多智能体编排教程从 LLM 请求路由到代理协作【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-squadMulti-Agent Orchestrator 是一个面向 AI 代理系统的多智能体编排框架分类器根据用户输入和对话历史做 LLM 请求路由把问题分发给最合适的代理并统一维护会话上下文。框架内置 12 种代理实现和 3 种分类器同时提供 Python 与 TypeScript 两套 SDK。如果你要处理跨多个模型、多个外部服务的复杂对话正在评估如何搭建多代理系统可以直接看下面的跑通路径和扩展方式。从一个客服场景说起假设你在做一个客服机器人它既要回答“明天天气怎么样”又要回答“帮我写个单元测试”。两件事丢给同一个模型prompt 里就得同时塞工具调用和代码知识效果打折后续再要接订机票的 bot、内部知识库、计算器单个 prompt 的复杂度会指数级上涨。多智能体编排的思路是把这些能力拆成独立的 AI 代理每个代理只做好一件事再解决“这个问题该谁来答”和“切换之后上下文别丢”这两个问题。这正是框架里 Classifier 和 Orchestrator 在干的事下图展示了分类器如何把用户输入路由到不同的代理团队Agent、Classifier、Flow 三个部件如何分工Agent执行者接收输入、返回答案的处理模块相当于公司里的“工位”——一个工位只负责一类业务。内置实现Python 代理目录BedrockLLMAgent调用 Amazon Bedrock 上的 LLM支持流式输出和工具调用AnthropicAgent/OpenAIAgent分别对接 Claude 和 OpenAI APISupervisorAgent带“主管”的代理团队把任务派给组员再汇总LambdaAgent把一个 AWS Lambda 函数包装成代理Classifier调度员读用户问题和历史对话决定这次由哪个代理接相当于公司前台——不看简历看需求派单。内置 3 种BedrockClassifier、OpenAIClassifier、AnthropicClassifierPython 分类器目录。Flow协作规则定义多个代理之间怎么交接相当于流水线工序。内置形态ChainAgent把上一个代理的输出作为下一个的输入依次执行BedrockFlowsAgent对接在 Bedrock 控制台搭建的 Flow 图SupervisorAgentlead agent 分发任务、收集各组员结果本地跑通聊天演示环境Python 3.11 或 Node.js 18GitWeb 演示基于 AWS CDK 部署需 AWS 账号并安装 CDK CLI克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mu/agent-squad cd agent-squad安装依赖cd examples/chat-demo-app npm install cdk bootstrap部署启动cdk deploy --all在终端打印的 Outputs 里找到访问地址成功的标志浏览器打开该地址页面标题为 “Multi-Agent Orchestrator Demo”输入框可用输入hello会列出已注册的代理。可以粘贴这几句试路由Whats the weather in Seattle today?走向 Weather 代理背后调 open-meteo APIWhat are the steps to customize an agent?走向 Tech 代理命中框架知识库I want to book a flight to Tokyo next week走向 Travel 代理由 Lex Bot 承接两个值得看的多代理协作案例电影制作助手examples/python/movie-production/3 个代理分工——ScriptWriterAgent 写故事大纲CastingDirectorAgent 联网搜索后给选角建议MovieProducerAgent 作为主管协调两者。输入一个“猫咪太空冒险”的点子几秒后产出完整概念剧情梗概、三幕结构、主演名单和目标观众就是下面这份 Cosmic Catnip旅行规划系统examples/python/travel-planner/ResearcherAgent 实时搜索目的地信息PlannerAgent 据此生成逐日行程由 Supervisor 模式把两者串起来。输入目的地和天数产出带景点、活动和实用提示的完整行程单四步写一个自定义代理新建类继承基础Agent类agent.py实现process_request方法接收问题、用户/会话 ID 和聊天历史返回一条ConversationMessage用orchestrator.add_agent(你的代理)注册进编排器在 options 里写好name和description——分类器靠描述把请求路由过来完整代码示例见 自定义代理文档。框架本身的边界很清晰它管路由、上下文和代理生命周期具体能力仍由你接入的模型与服务决定。接下来可以按 官方文档 深入配置或翻 examples 目录 里的完整工程SDK 源码在 python/ 和 typescript/ 下。【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