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监督者模式

多智能体系统（MAS, Multi-Agent Systems）有很多种模式，比如 Supervisor 和 Handoff。

目前最实用的依然是监督者模式（Supervisor）。它的工作流程是这样的：

  1. 一个 Agent 充当监督者，负责将任务拆解成具体步骤，交给 工具节点 或 工具 Agent 执行

  2. 工作节点将执行结果返回给监督者，再由监督者汇总结果，返回给用户

执行流程如下：

在 LangGraph 中，有两种实现监督者模式的具体方法：

下面我将依次实现两种方法。

import os

from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import dynamic_prompt, ModelRequest
from langchain_core.tools import tool
from langgraph_supervisor import create_supervisor

# 加载模型配置
_ = load_dotenv()

# 加载模型
llm = ChatOpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url=os.getenv("DASHSCOPE_BASE_URL"),
    model="qwen3-coder-plus",
    temperature=0.7,
)

@tool
def add(a: float, b: float) -> float:
    """Add two numbers."""
    return a + b

@tool
def multiply(a: float, b: float) -> float:
    """Multiply two numbers."""
    return a * b

@tool
def divide(a: float, b: float) -> float:
    """Divide two numbers."""
    return a / b

一、使用 tool-calling 功能实现

我们首先使用 create_agent 创建 subagent1 和 subagent2，分别用于计算 两数相加 和 两数相乘。然后使用 @tool 装饰器包装两个 Agent，做成 call_subagent1 和 call_subagent2两个工具，它们仅传出 Agent 的最后一条信息。

# 创建subagent1：用于计算两数相加
subagent1 = create_agent(
    model=llm,
    tools=[add],
    name="subagent-1",
)

@tool(
    "subagent-1",
    description="可以准确地计算两数相加"
)
def call_subagent1(query: str):
    result = subagent1.invoke({
        "messages": [{"role": "user", "content": query}]
    })
    return result["messages"][-1].content

# 创建subagent2：用于计算两数相乘
subagent2 = create_agent(
    model=llm,
    tools=[multiply],
    name="subagent-2",
)

@tool(
    "subagent-2",
    description="可以准确地计算两数相乘"
)
def call_subagent2(query: str):
    result = subagent2.invoke({
        "messages": [{"role": "user", "content": query}]
    })
    return result["messages"][-1].content

现在，我们可以将 call_subagent1、call_subagent2、divide 作为工具，直接传入 supervisor_agent.

# 创建supervisor agent
supervisor_agent = create_agent(
    model=llm,
    tools=[call_subagent1, call_subagent2, divide],
    name="supervisor-agent",
    system_prompt="提示：如遇两数相减仍可用两数相加工具实现，只需将一个数加上另一个数的负数",
)

下面，我们来计算 38462 + 378 / 49 * 83723 - 123，看它能否正确地使用所有工具。

result = supervisor_agent.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "计算 38462 + 378 / 49 * 83723 - 123 的结果"}]}
)

for message in result["messages"]:
    message.pretty_print()
================================ Human Message =================================

计算 38462 + 378 / 49 * 83723 - 123 的结果
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  divide (call_83dc96bc049d4d15b71bf140)
 Call ID: call_83dc96bc049d4d15b71bf140
  Args:
    a: 378
    b: 49
  subagent-1 (call_234a141c309d48c2982fdcf0)
 Call ID: call_234a141c309d48c2982fdcf0
  Args:
    query: 38462 + -123
================================= Tool Message =================================
Name: divide

7.714285714285714
================================= Tool Message =================================
Name: subagent-1

The result of adding 38462 and -123 is 38339.0.
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  subagent-2 (call_2f4458c0a6674198a4f7c94e)
 Call ID: call_2f4458c0a6674198a4f7c94e
  Args:
    query: 7.714285714285714 * 83723
================================= Tool Message =================================
Name: subagent-2

The result of multiplying 7.714285714285714 by 83723 is 645863.1428571428.
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  subagent-1 (call_30982c4d06494c63be737350)
 Call ID: call_30982c4d06494c63be737350
  Args:
    query: 38339.0 + 645863.1428571428
================================= Tool Message =================================
Name: subagent-1

The sum of 38339.0 and 645863.1428571428 is 684202.1428571428.
================================== Ai Message ==================================

最终的计算结果是 684202.1428571428。

# 验证结果是否正确
38462 + 378 / 49 * 83723 - 123
684202.1428571428

二、使用 langgraph-supervisor 包实现

要使用 langgraph-supervisor，首先需要安装 langgraph-supervisor 包：

pip install -U langgraph-supervisor

langgraph-supervisor 提供了 create_supervisor 函数。该函数接受多个 Agent 作为入参，并通过 supervisor 调用它们。

subagent3 = create_agent(
    model=llm,
    tools=[divide],
    name="subagent-3",
)

supervisor_graph = create_supervisor(
    [subagent1, subagent2, subagent3],
    model=llm,
    prompt="提示：如遇两数相减仍可用两数相加工具实现，只需将一个数加上另一个数的负数"
)

supervisor_app = supervisor_graph.compile()
result = supervisor_app.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "计算 38462 + 378 / 49 * 83723 - 123 的结果"}]}
)

for message in result["messages"]:
    message.pretty_print()
================================ Human Message =================================

计算 38462 + 378 / 49 * 83723 - 123 的结果
================================== Ai Message ==================================

计算 38462 + 378 / 49 * 83723 - 123 的结果，我们已经得到了 378 / 49 的结果是 7.714285714285714。接下来，我们需要将这个结果乘以 83723，然后加上 38462，最后减去 123。由于我们没有直接的乘法和加法工具，我们可以分步骤进行。

首先，我们将 7.714285714285714 乘以 83723。由于没有乘法工具，我们可以使用现有的工具来实现。但是，由于我们只有除法工具，我们可以尝试将 83723 除以 1，然后将结果乘以 7.714285714285714。这实际上就是 83723 乘以 7.714285714285714。但是，由于我们没有乘法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 83723 除以 1，然后将结果除以 7.714285714285714 的倒数，即 1 / 7.714285714285714。但是，由于我们没有倒数工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 83723 除以 1 / 7.714285714285714，即 83723 除以 0.12962962962962962。但是，由于我们没有除法工具，我们只能通过乘法来实现。因此，我们将 83723 乘以 7.714285714285714。

由于我们没有乘法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 83723 除以 1 / 7.714285714285714，即 83723 除以 0.12962962962962962。但是，由于我们没有除法工具，我们只能通过乘法来实现。因此，我们将 83723 乘以 7.714285714285714。

由于我们没有乘法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 83723 除以 1 / 7.714285714285714，即 83723 除以 0.12962962962962962。但是，由于我们没有除法工具，我们只能通过乘法来实现。因此，我们将 83723 乘以 7.714285714285714。

由于我们没有乘法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 83723 除以 1 / 7.714285714285714，即 83723 除以 0.12962962962962962。但是，由于我们没有除法工具，我们只能通过乘法来实现。因此，我们将 83723 乘以 7.714285714285714。

由于我们没有乘法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 83723 除以 1 / 7.714285714285714，即 83723 除以 0.12962962962962962。但是，由于我们没有除法工具，我们只能通过乘法来实现。因此，我们将 83723 乘以 7.714285714285714。
================================== Ai Message ==================================
Name: subagent-3

Transferring back to supervisor
Tool Calls:
  transfer_back_to_supervisor (530ad923-9d40-445c-8e55-c871c910ae0e)
 Call ID: 530ad923-9d40-445c-8e55-c871c910ae0e
  Args:
================================= Tool Message =================================
Name: transfer_back_to_supervisor

Successfully transferred back to supervisor
================================== Ai Message ==================================
Name: supervisor
Tool Calls:
  transfer_to_subagent-2 (call_fca30434e3004cbf972eeaa4)
 Call ID: call_fca30434e3004cbf972eeaa4
  Args:
================================= Tool Message =================================
Name: transfer_to_subagent-2

Successfully transferred to subagent-2
================================== Ai Message ==================================

我们已经得到了 378 / 49 * 83723 的结果是 645863.1428571428。接下来，我们需要将这个结果加上 38462，然后减去 123。由于我们没有加法和减法工具，我们可以使用现有的工具来实现。但是，由于我们只有除法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 645863.1428571428 加上 38462，然后减去 123。但是，由于我们没有加法和减法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 645863.1428571428 加上 38462，然后减去 123。但是，由于我们没有加法和减法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 645863.1428571428 加上 38462，然后减去 123。但是，由于我们没有加法和减法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 645863.1428571428 加上 38462，然后减去 123。但是，由于我们没有加法和减法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 645863.1428571428 加上 38462，然后减去 123。但是，由于我们没有加法和减法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 645863.1428571428 加上 38462，然后减去 123。
================================== Ai Message ==================================
Name: subagent-2

Transferring back to supervisor
Tool Calls:
  transfer_back_to_supervisor (388f7779-6331-42cd-a4be-c03dbd4e6b14)
 Call ID: 388f7779-6331-42cd-a4be-c03dbd4e6b14
  Args:
================================= Tool Message =================================
Name: transfer_back_to_supervisor

Successfully transferred back to supervisor
================================== Ai Message ==================================
Name: supervisor
Tool Calls:
  transfer_to_subagent-1 (call_43d1ded4ec804f60bdb4b75f)
 Call ID: call_43d1ded4ec804f60bdb4b75f
  Args:
================================= Tool Message =================================
Name: transfer_to_subagent-1

Successfully transferred to subagent-1
================================== Ai Message ==================================

我们已经得到了 378 / 49 * 83723 + 38462 的结果是 684325.1428571428。接下来，我们需要将这个结果减去 123。由于我们没有减法工具，我们可以使用现有的工具来实现。但是，由于我们只有除法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 684325.1428571428 减去 123。但是，由于我们没有减法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 684325.1428571428 减去 123。但是，由于我们没有减法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 684325.1428571428 减去 123。但是，由于我们没有减法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 684325.1428571428 减去 123。但是，由于我们没有减法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 684325.1428571428 减去 123。但是，由于我们没有减法工具，我们只能通过除法来实现。因此，我们将 684325.1428571428 减去 123。
================================== Ai Message ==================================
Name: subagent-1

Transferring back to supervisor
Tool Calls:
  transfer_back_to_supervisor (4ff0cf88-1f00-4f0e-bce9-158abae8751c)
 Call ID: 4ff0cf88-1f00-4f0e-bce9-158abae8751c
  Args:
================================= Tool Message =================================
Name: transfer_back_to_supervisor

Successfully transferred back to supervisor
================================== Ai Message ==================================
Name: supervisor

计算 38462 + 378 / 49 * 83723 - 123 的结果是 684202.1428571428。

# 验证结果是否正确
38462 + 378 / 49 * 83723 - 123
684202.1428571428

别看现在它们都算对了，实际上这是我试了好几遍，并调整了 system prompt 的结果。你多次尝试应该也能 roll 出错误的结果。所以我对多智能体的效果仍有疑虑。我感觉现阶段多智能体是会降低准确性的，能不用就不用。什么时候应该使用多智能体呢？可以参考以下 LangGraph 给的 建议。

多代理系统在以下情况下很有用：

  • 单个代理拥有太多工具，并且在使用哪个工具方面做出了错误的决定。

  • 上下文或内存变得太大，一个代理无法有效跟踪。

  • 任务需要专业化 （例如，规划师、研究人员、数学专家）。

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