多智能体系统
XunLong的强大之处在于其精密的多智能体架构。系统不依赖单一的AI提示，而是由多个专业智能体协同工作，交付高质量的内容。
系统概览
核心智能体
1. 协调器 🎯
角色： 总控编排器，管理整个工作流。
职责：
- 分析用户需求
- 将复杂任务分解为子任务
- 将任务路由到合适的智能体
- 管理状态转换
- 汇总结果
核心特性：
- 基于LangGraph状态机构建
- 处理并行执行
- 管理错误恢复
- 维护项目上下文
示例流程：
python
# 用户请求："生成一份关于AI趋势的报告"
协调器:
1. 解析请求 → 识别内容类型（报告）
2. 分解 → [搜索AI趋势, 分析数据, 生成大纲, 撰写章节]
3. 路由 → 分配任务给搜索智能体和生成智能体
4. 监控 → 跟踪进度并处理失败
5. 汇总 → 将结果组合成最终报告2. 搜索智能体 🔍
角色： 从网络收集信息。
职责：
- 执行网络搜索
- 提取相关内容
- 评估来源可信度
- 总结发现
- 引用来源
技术栈：
- Playwright - 浏览器自动化
- Perplexity API - 高级搜索
- Trafilatura - 内容提取
- BeautifulSoup - HTML解析
搜索策略：
质量检查：
- 来源日期验证
- 内容相关性评分
- 去重过滤
- 语言检测
3. 生成智能体 📝
角色： 基于收集的资料创建内容。
专业化子智能体：
报告生成器
- 结构化研究发现
- 维持学术语调
- 添加引用
- 创建表格和图表
小说生成器
- 发展角色和情节
- 保持叙事一致性
- 适配写作风格
- 创建章节大纲
PPT生成器
- 设计幻灯片布局
- 选择配色方案
- 创建视觉层次
- 生成演讲稿
生成过程：
4. 审核智能体 ✅
角色： 确保质量和一致性。
质量检查：
| 方面 | 检查项 |
|---|---|
| 内容 | 事实准确性、完整性、相关性 |
| 结构 | 逻辑流程、适当层级、连贯性 |
| 风格 | 语调一致性、语法、可读性 |
| 格式 | Markdown语法、标题层级、引用 |
审核流程：
- 结构审核 - 检查组织和流程
- 内容审核 - 验证准确性和相关性
- 风格审核 - 确保一致性
- 格式审核 - 验证标记
反馈循环：
python
if quality_score < threshold:
provide_specific_feedback()
request_revision()
else:
approve_content()5. 迭代智能体 🔄
角色： 处理内容优化请求。
能力：
- 分析修改请求
- 识别范围（局部/部分/全局）
- 保留上下文
- 管理版本
修改范围：
::: tabs
== 局部 目标： 单个章节或段落
使用场景：
- 修复第3章的错别字
- 更新表2中的数据
- 重写结论段落
策略： 精确替换并保留上下文
== 部分 目标： 多个章节
使用场景：
- 添加3个新案例研究
- 重组第5-7章
- 扩展方法论部分
策略： 选择性重新生成并进行连贯性检查
== 全局 目标： 整个文档
使用场景：
- 改变整体语调
- 重构整个报告
- 在全文添加新主题
策略： 完全重新生成并保留原始上下文
:::
版本管理：
project/
├── versions/
│ ├── 20251005_101234/ # 迭代前的备份
│ ├── 20251005_143022/
│ └── 20251005_165530/
└── reports/
└── FINAL_REPORT.md # 当前版本智能体通信
消息传递
智能体通过结构化消息进行通信：
python
{
"agent": "search_agent",
"task": "search_ai_trends",
"status": "completed",
"results": {
"sources": [...],
"summary": "...",
"citations": [...]
},
"metadata": {
"duration": 12.5,
"token_usage": 1250
}
}状态管理
LangGraph维护所有智能体可访问的共享状态：
python
class WorkflowState(TypedDict):
query: str
content_type: str
search_results: List[SearchResult]
outline: OutlineStructure
generated_sections: Dict[str, str]
review_feedback: Optional[Feedback]
final_content: Optional[str]并行执行
XunLong通过并行化最大化效率：
性能提升：
- 串行执行：约28秒
- 并行执行：约17秒
- 加速比：1.65x
错误处理
每个智能体实现健壮的错误处理：
python
class AgentErrorHandler:
def handle_error(self, error, context):
if error.is_retryable():
return self.retry_with_backoff()
elif error.is_recoverable():
return self.fallback_strategy()
else:
return self.graceful_degradation()错误分类：
- 瞬时错误 - 网络超时（重试）
- 可恢复错误 - API速率限制（退避）
- 永久错误 - 无效输入（优雅失败）
可观测性
所有智能体活动通过LangFuse追踪：
追踪指标：
- 智能体调用次数
- 任务持续时间
- LLM token使用量
- 错误率
- 质量分数
可视化：
仪表板
├── 智能体性能
│ ├── 搜索智能体: 95%成功率
│ ├── 生成器: 12.3秒平均耗时
│ └── 审核器: 3.2质量分数
├── Token使用
│ ├── 总计: 125K tokens
│ ├── 搜索: 25K
│ └── 生成: 100K
└── 错误追踪
└── 最近24小时: 3个错误（全部已恢复）扩展系统
添加自定义智能体
XunLong的架构支持自定义智能体：
python
from xunlong.agents.base import BaseAgent
class CustomAgent(BaseAgent):
def __init__(self):
super().__init__(name="custom_agent")
async def execute(self, task):
# 你的自定义逻辑
result = await self.process(task)
return result注册智能体
python
# 在 coordinator.py 中
coordinator.register_agent(
agent=CustomAgent(),
triggers=["custom_task"]
)最佳实践
1. 智能体设计
- ✅ 单一职责原则
- ✅ 尽可能无状态
- ✅ 幂等操作
- ✅ 清晰的输入/输出契约
2. 通信
- ✅ 使用结构化消息
- ✅ 包含元数据
- ✅ 优雅处理失败
- ✅ 记录所有交互
3. 性能
- ✅ 并行化独立任务
- ✅ 缓存昂贵操作
- ✅ 实现超时
- ✅ 监控资源使用