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4800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，后者由多个智能体组成，专注于数据处理与分析。多智能体设计模式包括工作流、路由和并行，旨在提高AI协作效率，减少摩擦。
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关键要点
- 通义团队开源了Alias-Agent和Data-Juicer Agent。
- Alias-Agent支持RaAct、Planner和DeepResearch三种模式，实现灵活任务执行。
- Data-Juicer Agent由五个智能体组成，专注于数据处理与分析。
- 多智能体设计模式包括工作流、路由和并行，旨在提高AI协作效率。
- 工作流模式通过逐步输出建立依赖链，适用于工作流自动化。
- 路由模式引入条件逻辑，实现动态评估和上下文感知的任务分配。
- 并行模式让多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，形成最终输出。
- 网络模式允许智能体自由交流，适用于多智能体游戏。
- 层级模式通过顶级智能体分配子任务，跟踪进度。
- 多智能体框架构建AI工作流，智能体相互协作完成任务。
- Agent框架适用于复杂问题，支持动态决策和推理。
- Dify等框架支持动态推理和澄清，解决复杂场景中的决策问题。
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