卢松松网站的百度广告怎么做的,解释自己做的网站,seo应该怎么做,花都商城网站建设1. MotleyCrew 核心组件
#xff0d; 协调器#xff1a; Crew MotleyCrew 的核心是一个 “Crew” 对象#xff0c;即多代理系统的指挥者。Crew 持有一个全局的知识图谱#xff08;使用 Kuzu 图数据库#xff09;#xff0c;用于记录所有任务、任务单元和其执行状态。 Cr…1. MotleyCrew 核心组件 协调器 Crew MotleyCrew 的核心是一个 “Crew” 对象即多代理系统的指挥者。Crew 持有一个全局的知识图谱使用 Kuzu 图数据库用于记录所有任务、任务单元和其执行状态。 Crew 不断循环查询“可执行任务”所有上游依赖完成的任务调用get_next_unit() 获取下一步的任务单元并将其分派给对应的执行者Agent。任务单元被分派后即加入知识图当执行完成时触发任务的 on_unit_completion 逻辑。Crew 支持同步与异步两种模式在异步模式下Crew 在后台队列中并行调度多个任务单元。当前框架支持多种并发后端包括 asyncio、线程池甚至 Ray 分布式执行从而实现跨 CPU/GPU 节点的高并发和可扩展调度。 任务调度系统: Task 以 任务Task为粒度组织工作流程。每个任务可以依赖其它任务形成任务图DAG或更复杂的拓扑。 MotleyCrew 提供多种预定义任务类型如 SimpleTask、TreeReduceTask 等也支持自定义任务逻辑。每个任务通过 运算符将上下游串联Crew 基于任务依赖自动生成调度顺序。任务包含的“任务单元” (TaskUnit) 封装了执行时的输入通常为 LLM 的提示和上游结果并记录状态、输出等。 任务系统负责在执行过程中动态更新知识图例如在执行过程中生成的新子任务或新的数据可以即时写入知识图供后续任务查阅。这种设计使得任务调度不仅仅是静态的流程而可以根据中间结果动态展开新的计算见“研究代理”示例。 管理模块: Agent MotleyCrew 抽象了“智能体”Agent这一概念所有 Agent 均实现为符合 LangChain 可运行接口 (Runnable) 的组件。 框架提供多种 Agent 封装包括对 LangChain AgentExecutor 的 LangchainMotleyAgent对 LlamaIndex agent 的 LlamaIndexMotleyAgent以及对其他框架如 CrewAI、AutoGenagent 的包装。同时Agent 可携带多个 工具Tool这些工具同样实现了 Runnable 接口。每个任务在执行时会将其配置的 Agent 或工具作为工作者来运行通过 get_worker() 获得。MotleyCrew 特别支持“Agents-as-Tools” 模式一个 Agent 可以被转换为 Tool 交给其他 Agent 使用允许任意组合不同框架的 Agent 共同协作。 理论上所有agent又能作为tool被上游agent使用形成多agent联合调用网络理想情况下agent之间相互合作帮助更好的完成任务相对于单一agent。但是这种多agent工作流是否有效或高效还需要分析观察所有agenttool的调用和被调用路线。 插件和外部集成机制 MotleyCrew 设计了灵活的插件式接口可与多种开源工具和代理框架集成。通过 MotleyTool 类可以将 LangChain 的 BaseTool、LlamaIndex 的工具、甚至 CrewAI 的工具等封装为 MotleyCrew 的工具。开发者可直接使用 MotleyTool.from_langchain_tool、from_llama_index_tool、from_crewai_tool 等方法将外部工具引入。文档和示例中展示了如何无缝混合 LangChain、LlamaIndex、CrewAI、AutoGen 等生态的 Agent 和工具。所有组件Agent、Tool、Task均实现了 LangChain 的 Runnable 接口使其与 LangChain Edge等生态兼容并可用于构建复杂的 LangGraph 工作流。
-知识图谱存储 每个 Crew 自带一个内置的知识图谱Knowledge Graph实例用于全局信息共享。所有任务、任务单元及其输入输出都会存储在该图中节点间边则表示依赖关系或序列顺序。这一持久化存储既可用作流程控制决定哪些任务可执行也可充当共享状态Multiple Agent 共享中间数据。Agent 和 Task 通过读写知识图来交换信息例如一个 Task 在完成后可以将结果写回图中供后续 Task 或其他 Agent 查询。这一设计让 MotleyCrew 在多 Agent 协作中实现了像「全局共享记忆」一样的信息流转。
可观测性与缓存 MotleyCrew 集成了开源的观测跟踪框架 Lunary以及用于 HTTP/LLM 调用的缓存工具 MotelyCache。在执行过程中Lunary 可记录每一次 Agent 调用、任务执行的元数据方便性能监控和调试MotleyCache 则对重复的 API 请求做结果缓存提高执行效率并降低成本。这些功能为生产环境下的稳定性和可运维性提供支持, 同时可以与MCP调用及记录做良好支撑。
2. 解决的问题
MotleyCrew 的设计旨在解决现代多 Agent 系统中的若干挑战 多 Agent 协作 多个智能体要共同完成复杂任务时需要合理分工与信息交换。MotleyCrew 通过灵活的任务调度和共享知识图实现了多 Agent 之间的协同工作。用户可以将不同领域的 Agent包括跨框架的 Agent组合在同一 Crew 中利用 Agents-as-Tools 模式让一个 Agent 调用另一个 Agent 的能力。同时全局知识图充当中枢使 Agents 能够读写共享状态例如发布任务结果、生成新问题、共享检索到的信息等从而天然支持复杂的协作场景。这一机制有效避免了传统设计中各 Agent 相互隔离、沟通困难的问题。 异构资源调度 现实场景中不同任务可能需要不同资源类型如 CPU 计算、GPU 大模型、专用工具或外部服务。MotleyCrew 通过抽象的并行执行后端实现了跨异构资源的弹性调度。内置的 AsyncBackend 支持多种并发模式在默认的 asyncio 或线程模式下可以利用本地机器的多核并行更进一步支持将 Crew 作为 Ray 任务运行在分布式集群上。这一点允许用户在多台机器、异构硬件如有无 GPU间分配和运行任务单元。同时由于任务和工具都是可序列化的 Runnable可以轻松在集群节点上传输执行满足大规模扩展需求。 任务分配与执行优化 MotleyCrew 提供智能的调度逻辑来高效分配任务。Crew 循环时会查询所有“可用任务”即所有上游依赖已完成的任务并一次取出每个任务的下一个任务单元进行调度。任务的 get_next_unit() 方法根据是否满足前置条件自动确定是否有新的单元可执行。分派单元时Crew 随即将该单元标记为挂起并放入执行队列再调用任务的 on_unit_dispatch 回调。执行结束后再触发 on_unit_completion 处理结果。这样调度过程自动遵守任务依赖关系无需用户手动同步。由于后端支持并行模式比如允许某些任务在队列中并行执行能够将独立的任务单元同时派发给多个代理执行提高吞吐量。加上内置的 MotelyCache 缓存重复调用如重复的 LLM 查询或 API 请求执行效率进一步提升。 可扩展性与稳定性 架构模块化、内置分布式支持使系统易于扩展。新增 Agent、工具或任务类型不影响现有组件新的任务只需加入 Crew 即可纳入调度。Ray 后端和并发执行让系统可扩展至大规模集群Lunary 和缓存在生产环境提供了监控与故障恢复机制。关键执行状态持久化在知识图中即使运行崩溃后也能从上次任务节点恢复。此外重试机制在 RetryConfig 中设置可对短暂错误自动重试进一步提高鲁棒性。总之MotleyCrew 的分布式、异步设计搭配完整的观测和缓存使其在多agent场景下具备良好的扩展性和稳定性。
3. 系统逻辑原理
MotleyCrew 的核心在于架构设计和调度逻辑如何保障多 Agent 协作和高效执行 核心架构 一个 MotleyCrew 实例维护着一个任务图和对应的全局知识图。用户首先创建一个 Crew然后定义若干 Task任务并指定 Agent 和描述使用 运算符将任务以有向依赖串联起来。每个 Task 在运行时会生成一个或多个 TaskUnit任务单元这些单元携带了对 Agent 的调用所需的信息如提示模板、上游结果拼接等。Crew 根据任务依赖关系决定调度顺序形成有向无环的执行流。 调度逻辑 如文档所示“Crew 不断循环查询任务并分派单元”。具体流程Crew 检查哪些任务的所有上游任务都已完成这些称为可用任务并依次调用其 get_next_unit()。如果返回了新的 TaskUnitCrew 就将其标记为“运行中”加入到知识图然后调用任务的 on_unit_dispatch() 钩子可用于如日志记录。Agent 收到任务单元后执行 LLM 推理或工具调用完成后执行结果会触发任务的 on_unit_completion()例如 SimpleTask 会将输出存储并标记任务完成。在异步模式下Crew 会在后台不断搜索和队列化可执行单元在同步模式下Crew 会等待每个单元完成后再继续下一个。总之调度逻辑保证了只有当依赖任务结束后下游任务才被激活多个任务单元满足条件时可并行调度新生成的任务单元只要被写入知识图也能被Crew及时发现并处理。 通信机制 Agent 之间的交互主要通过两种方式一是工具调用Agents-as-Tools 模式二是通过共享知识图传递信息。在工具调用模式下某代理可以把其他代理包装成工具当它需要某领域帮助时直接调用这一工具即让另一个 Agent 扮演相应角色。这种方式与 LangChain 的工具调用模式兼容可让不同 Agent 在对话中相互利用。另外由于所有任务单元的输入输出都存储在知识图上一个 Agent 完成任务后留下的结果数据可以被任何下游 Agent 读取。例如在“研究代理”示例中一个 Task 会在知识图中生成新的问题子任务另一组 Task 则基于这些问题的检索结果顺序解答回推。这类似于一个全局共享的黑板shared memory使得通信更为松耦合和灵活。 状态管理 知识图谱起着关键作用它记录了每个 TaskUnit 的状态pending、running、done以及上下游关系、输出内容等。框架使用 Kuzu 存储层MotleyGraphStore来持久化这些状态。这样无论是程序崩溃还是中断系统都可以从知识图恢复执行。Agent 和 Task 均可通过图 API 读写节点实现复杂的状态管理除了任务数据外用户还可以将任意中间结果或全局变量存入知识图用作后续决策依据。总之知识图是 MotleyCrew 管理全局状态、协调 Agent 互动的“事实数据库”。 代理编排模型 MotleyCrew 使用基于任务依赖的调度模型但对于内部任务的执行和交互并不强加固定流程。用户可以采用高度结构化的流程显式列出任务节点也可以依赖输出处理器OutputHandler等高级工具强制执行特定行为。每个任务在创建时都可指定特定的 Agent、工具、以及提示模板。框架支持任务层级TaskGroup、动态任务生成等高级机制。最典型的并行场景是多线索任务TreeReduceTask或细粒度子任务并行allow_async_unitsTrue等。由于所有 Agent 和 TaskUnit 都是基于 LangChain Runnable 的组件理论上它们可以嵌套或递归组合并与 LangGraph 等其他框架配合使用。
4. 与类似系统的区别
与其它多 Agent 框架相比MotleyCrew 在架构设计上具有独特之处
AutoGen微软的 AutoGen 强调通过对话驱动多代理协作内置 ConversableAgent可交流的代理、AssistantAgent、UserProxyAgent 等支持人机交互和代码执行。其设计核心是“多代理聊天”每个代理作为独立角色在对话中传递信息。相比之下MotleyCrew 并不局限于对话模式而是以任务图为核心实现更加结构化的工作流。MotleyCrew 可以集成 AutoGen 的代理通过 Agents-as-Tools 模式但更强调任务依赖和共享记忆的协调而非纯粹基于聊天的协商。
CrewAICrewAI 框架以“Crew(团队)Flows(流程)”著称将多个 Agent 组织为明确角色各司其职。CrewAI 强调使用事件驱动的流程Flows来定义任务序列和状态转换并提供 GUI 工具等企业级功能。与之相比MotleyCrew 则更轻量、框架无关它通过代码定义任务和依赖内置知识图而不依赖外部流程引擎。虽然两者都提出“角色”和“流程”概念但CrewAI 在架构上高度专有而 MotleyCrew 采用通用的任务-代理模型支持混合不同 Agent 框架并运行在任何环境中。此外MotleyCrew 强调与 LangChain 生态的兼容性以及使用开源数据库保存状态而非使用专有的流程引擎。
LangGraphLangGraph 将多代理系统视为有向图每个代理是图节点使用命令对象Command在节点间传递控制和状态。它适合构建严格的决策图和状态机。MotleyCrew 与其思路有相似之处共享图结构但更加灵活不仅支持静态流程图代理还可以在运行时通过写入知识图来创建新节点实现动态扩展。更重要的是MotleyCrew 的所有组件都兼容 LangChain Runnable意味着用户可以在 MotleyCrew 内部直接使用 LangGraph 的编程模型。换言之MotleyCrew 既能在简单场景下充当 LangGraph 的“框架”也能在复杂场景下提供额外的多代理协作能力。
综上MotleyCrew 的优势在于多框架兼容、任务图知识图驱动的协调以及高度可扩展的调度后端这些使其既适合快速搭建常见的多 Agent 工作流也能满足复杂应用场景的需求。相较于其他系统它在架构上更为通用和开放同时提供了强大的工作流表达能力。
