Spring AI Alibaba 87｜Graph Core · 多智能体监督者模式 · 执行示例
// 执行 Graph（Supervisor -> Coder） public void executeGraphWithCoder(CompiledGraph graph) { Map<String, Object> i
Spring AI Alibaba 86｜Graph Core · 多智能体监督者模式 · 实现示例
多智能体监督者模式是一种常见的多智能体系统架构，其中有一个监督者智能体负责协调和路由任务到不同的工作智能体。 在多智能体监督者模式中： Supervisor Agent（监督者智能体）：负责路由到不同的 worker agentsWorke
Spring AI Alibaba 44｜多智能体编排 · 交接（Handoffs）：混合模式示例
你可以组合不同的模式创建复杂的工作流： // 1. 创建研究Agent（并行执行） ReactAgent webResearchAgent = ReactAgent.builder() .name(“web_research”) .mode
Spring AI Alibaba 43｜多智能体编排 · 交接（Handoffs）：自定义（Customized）
Spring AI Alibaba 提供了 FlowAgent 抽象类，允许你创建自定义的Agent工作流模式。通过继承 FlowAgent 并实现特定的图构建逻辑，你可以实现任何复杂的多Agent协作模式。 FlowAgent 架构 Fl
Spring AI Alibaba 42｜多智能体编排 · 交接（Handoffs）：监督者（SupervisorAgent）
在监督者模式中，使用大语言模型（LLM）作为监督者，动态决定将任务路由到哪个子Agent，并支持多步骤循环路由。与 LlmRoutingAgent 不同，SupervisorAgent 支持子Agent执行完成后返回监督者，监督者可以根据执
Spring AI Alibaba 41｜多智能体编排 · 交接（Handoffs）：路由（LlmRoutingAgent）
在路由模式中，使用大语言模型（LLM）动态决定将请求路由到哪个子Agent。这种模式非常适合需要智能选择不同专家Agent的场景。 流程： 路由Agent接收用户输入LLM分析输入并决定最合适的子Agent选中的子Agent处理请求结果返回
Spring AI Alibaba 40｜多智能体编排 · 交接（Handoffs）：并行执行（Parallel Agent）
在并行执行模式中，多个Agent同时处理相同的输入。它们的结果被收集并合并。 流程： 输入同时发送给所有Agent所有Agent并行处理结果被合并成单一输出 实现 import com.alibaba.cloud.ai.graph.agen
Spring AI Alibaba 39｜多智能体编排 · 交接（Handoffs）：顺序执行（Sequential Agent）
Multi-agent 将复杂的应用程序分解为多个协同工作的专业化Agent。与依赖单个Agent处理所有步骤不同，Multi-agent架构允许你将更小、更专注的Agent组合成协调的工作流。 Multi-agent系统在以下情况下很有用