多智能体设计模式和智能体框架，你会了么？
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原文中文，约4900字，阅读约需12分钟。
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内容提要
通义团队开源了Alias-Agent和Data-Juicer Agent，前者支持灵活的任务执行，后者由多个智能体协同处理数据。多智能体设计模式包括工作流、路由和并行等，旨在提升AI系统效率，减少智能体间的摩擦。
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关键要点
- 通义团队开源了Alias-Agent和Data-Juicer Agent。
- Alias-Agent提供了RaAct、Planner和DeepResearch三种模式以实现灵活的任务执行。
- Data-Juicer Agent由五个智能体组成，负责数据处理、代码开发、数据分析等。
- 多智能体设计模式包括工作流、路由和并行等，旨在提升AI系统效率。
- 工作流模式通过逐步输出建立依赖链，适合工作流自动化和多步骤推理。
- 路由模式引入条件逻辑，使智能体操作更灵活，具备上下文感知。
- 并行模式让每个智能体处理不同子任务，适合减少延迟。
- 循环模式优化输出，适合校对和报告生成。
- 聚合模式整合多个智能体的结果，形成共识。
- 网络模式允许智能体自由交流，适合模拟和集体推理。
- 层级模式通过顶级智能体分配任务，跟踪进度。
- 多智能体框架使人工智能工作流构建为一个团队，提升协作效率。
- Agent框架适用于复杂问题，支持动态决策和推理。
- 使用Agent框架可以有效处理用户查询和决策过程中的复杂性。
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