# 监督者模式 [多智能体系统](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/multi-agent#multi-agent)（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 1. 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： ```mermaid flowchart LR A[用户] --> B[Supervisor] B -.-> C[工具节点] B -.-> D[工具Agent 1] B -.-> E[工具Agent 2] C -.-> B D -.-> B E -.-> B B --> F[AI回复] ``` 在 LangGraph 中，有两种实现监督者模式的具体方法： - 使用 LangChain 的 [tool-calling](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/multi-agent/subagents#basic-implementation) 实现 - 使用 [langgraph-supervisor](https://github.com/langchain-ai/langgraph-supervisor-py) 包实现 下面我将依次实现两种方法。 ```python 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.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。 ```python # 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`。 ```python # 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。 ```python 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。 ``` ```python # 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](https://github.com/langchain-ai/langgraph-supervisor-py)，首先需要安装 `langgraph-supervisor` 包： ```bash 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。 ```python 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() ``` ```python 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。 ``` ```python # 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](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/multi-agent)。 > 多智能体系统在以下情况下很有用： > > - 单个智能体拥有太多工具，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，一个智能体无法有效跟踪。 > - 任务需要专业化（例如，规划师、研究人员、数学专家）。