Agentic RAG 中的多智能体协作是如何实现的？

1. 角色分工模式

在多智能体 Agentic RAG 系统中，不同智能体承担专门化角色：

• 路由智能体（Router Agent）：负责分析查询类型，将请求分派给合适的专门化智能体
• 检索智能体（Retrieval Agent）：负责执行具体的检索操作，可能分别负责向量检索、关键词检索或结构化查询
• 验证智能体（Verification Agent）：负责检查检索结果的质量和答案的忠实度
• 生成智能体（Generation Agent）：负责基于验证后的上下文生成最终答案
• 协调智能体（Coordinator Agent）：负责任务分解、资源调度和冲突仲裁

2. 协作通信机制

多智能体之间通过结构化的消息传递机制进行协作：

• 共享工作记忆：多个智能体可访问公共的中间结果存储区，读取或更新检索状态
• 消息队列：支持异步通信，智能体完成当前步骤后向下一环节发送消息
• 状态图（State Graph）：以有向图形式定义智能体的执行顺序和条件分支，如 LangGraph 的 StateGraph 提供了原生的状态持久化和检查点功能

3. 典型框架实现

• LangGraph：通过 StateGraph 定义 cyclic 图结构，节点为 LLM 调用或工具执行，支持循环执行直到满足终止条件，内置状态持久化和人工介入中断功能
• LlamaIndex AgentWorkflow：提供多智能体协作的高层抽象，开发者可定义多个工具函数（如搜索知识库、搜索 Web、执行 SQL），AgentWorkflow 自动编排智能体的工具选择和执行顺序
• 腾讯云智能体开发平台（ADP）：面向企业级场景提供 Multi-Agent 协同能力，支持自由转交、工作流可视化编排和 P&E（Plan & Execute）协同模版，内置知识库管理、自动化评测引擎和权限控制，可一站式构建具备 Agentic RAG 能力的企业级智能体应用