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MAF快速入门(13)常见智能体编排模式
EdisonZhou · 2026-01-24 · via 博客园 - EdisonZhou

大家好,我是Edison。

最近我一直在跟着圣杰的《.NET+AI智能体开发进阶》课程学习MAF开发多智能体工作流,我强烈推荐你也上车跟我一起出发!

上一篇,我们学习了MAF中如何进行子工作流。本篇,我们来了解下在MAF中如何快速实现一些常见的智能体编排模式。

1 智能体编排模式介绍

传统的单Agent系统在处理复杂多面任务的能力方面受到较多限制,因此我们会有多Agent编排协作完成任务的需求。

image

事实上,在构建AI应用解决业务问题时,单个Agent往往无法胜任所有任务,常常需要我们将多个Agent组合起来系统工作。而这种组合与协调的方式,就被称为 Agent Orchestration 即 Agent编排。

MAF支持多种多Agent编排流程模式,每个模式都针对不同的协作方案而设计。这些模式作为框架的一部分提供出来,我们可以自己扩展。

在MAF中,常见的Agent编排模式如下:

  • Sequential 顺序编排:即各个Agent依次处理并传递给下一个Agent执行;
  • Concurrent 并发编排:即多个Agent并行处理同一个任务,然后汇聚结果;
  • Handoffs 移交编排:即每个Agent都可以将对话移交给另一个Agent,确保每个Agent处理任务的某个部分;
  • GroupChat 群聊编排:即多个Agent加入了同一个微信群,通过群聊对话形成一些决策;

对应到MAF中,AgentWorkflowBuilder 类提供了这些编排模式的具体实现,我们开发者可以直接使用对应的接口即可快速完成有一次编排 而无需 自行实现Edge连接。

智能体编排模式详解

2.1 顺序编排

在顺序编排模式中,各个Agent被组成一个流程,每个Agent都会处理任务,并将执行结果输出传递给下一个待执行的Agent。可以看出,对于每个基于上一步骤构建的工作流(Workflow)来说,这是比较适合的模式。

image

目前,像文档审阅、工作流、数据处理管道、多阶段推理等,是比较常见的应用场景。

下面的代码展示了在MAF中的顺序编排实现:

var analyst = new ChatClientAgent(...);
var writer = new ChatClientAgent(...);
var editor = new ChatClientAgent(...);
// Build a Workflow
var workflow = AgentWorkflowBuilder.BuildSequential(
    "content-team-workflow", 
    [analyst, writer, editor]);
// Test the Workflow
......

可以看到,通过BuildSequential方法即可快速完成一次顺序编排。

2.2 并发编排

并发模式使用多个Agent并行处理同一个任务,每个Agent都可以独立处理输入,并收集并聚合结果。

image

此模式比较适合多种观点或解决方案很有价值的场景,比如集思广益、群体推理以及其他投票系统。

下面的代码展示了在MAF中的代码实现:

// Step1. Create Agents
var sensitiveWordAgent = new ChatClientAgent(...);
var adDetectionAgent = new ChatClientAgent(...);
var sentimentAgent = new ChatClientAgent(...);

// Step2. Build a Workflow
var workflow = AgentWorkflowBuilder.BuildConcurrent(
    agents: new[] { sensitiveWordAgent, adDetectionAgent, sentimentAgent },
    aggregator: auditAggregator
);

// Step3. Test the workflow
......

2.3 移交编排

在移交(也可以叫做交接)编排模式中,允许各个Agent根据上下文或用户请求相互转移控制权,每个Agent都可以通过适当的专业知识将对话“移交”给另一个Agent,确保每个Agent处理任务的某个指定部分。

image

这种模式非常适合于客户支持(客服)、专家系统或需要动态委派类型的任务场景。

下面的代码展示了在MAF的代码实现

// Step1. Create Agents
var triageAgent = new ChatClientAgent(...);
var historyTutor = new ChatClientAgent(...);
var mathTutor = new ChatClientAgent(...);
// Step2. Build a Workflow
var workflow = AgentWorkflowBuilder.CreateHandoffBuilderWith(triageAgent)
    .WithHandoffs(triageAgent, [mathTutor, historyTutor]) // Triage can route to either specialist
    .WithHandoffs([mathTutor, historyTutor], triageAgent) // Math or History tutor can return to triage
    .Build();
// Step3. Test the workflow
.....

2.4 群聊编排

在群聊编排模式中,各个Agent就像加入了一个微信群,由群管理员协调进行群聊对话。这种模式非常适合于模拟会议、辩论或协作解决问题的会议类型场景。

下图展示了一个讨论业务建议的用例,由一个Chat Manager负责主持对话,依次让三个参与对话的Agent进行建议发表。这个Chat Manager就像是群管理员,它不仅负责主持对话,也会在必要时引入人工干预。

image

下面的代码展示了在MAF的代码实现:

// Step1. Create Agents
var researchAgent = new ChatClientAgent(...);
var writerAgent = new ChatClientAgent(...);
var criticAgent = new ChatClientAgent(...);
// Step2. Build a Workflow
var workflow = AgentWorkflowBuilder.CreateGroupChatBuilderWith(
  agents => new RoundRobinGropuChatManager(agents))
      .AddParticipants(researchAgent, writerAgent, criticAgent)
      .Build();
// Step3. Test the workflow
.....

3 小结

本文介绍了MAF中常见的Agent编排模式,并详细介绍了顺序编排、并发编排、移交编排 和 群聊编排 的适用场景 和 代码实现。

这几种模式的对比分析如下:

image

示例源码

GitHub: https://github.com/EdisonTalk/MAFD

参考资料

圣杰,《.NET + AI 智能体开发进阶》(推荐指数:★★★★★)

Microsoft Learn,Agent Framework Tutorials