多智能体系统可视化实验室
从多智能体编排到通信协议、从群体拓扑到博弈均衡——把 2026 年最热的 Multi-Agent 领域核心机制以可交互 SVG 呈现。
01
多智能体编排模式
四种主流编排模式：中心化路由器（Orchestrator-Worker）、去中心化网状（Mesh）、层级流水线（Hierarchical Pipeline）、竞争择优（Debate-Vote）。
Orchestrator
Worker Agent
Evaluator
消息流
02
智能体间通信协议
MCP（Model Context Protocol）标准化工具暴露；A2A（Agent-to-Agent）协议定义智能体间互调；结构化消息封装与路由。
MCP
Model Context Protocol
统一工具/资源接口，Agent 即插即用
A2A
Agent-to-Agent
跨 Agent 任务委托与结果回收
消息格式
JSON-RPC 2.0
请求/响应/通知/批量
03
群体智能拓扑结构
不同的网络拓扑决定信息传播效率、容错性和收敛速度。点击节点观察信息扩散过程。
星型
O(n) 链接
中心瓶颈，单点故障
全连接
O(n²) 链接
最高容错，通信开销大
收敛速度
mesh > hier > ring > star
信息传播直径决定
04
任务分解与分配
将复杂任务递归分解为子任务，按 Agent 能力画像匹配分配。展示任务树构建与动态调度过程。
05
博弈均衡与共识机制
多 Agent 间的合作/竞争博弈：纳什均衡、帕累托最优、投票共识（多数/加权/Borda）。调整参数观察均衡变化。
合作型
帕累托最优
全局奖励最大化
竞争型
纳什均衡
无单方面偏离激励
混合型
Stackelberg 均衡
领导者-跟随者博弈
06
多智能体框架对比
2026 主流多智能体框架在编排灵活性、通信开销、状态管理和生态成熟度上的多维度雷达图对比。
CrewAI
角色驱动 · 简单易用
适合固定流程编排
AutoGen
对话驱动 · 灵活
微软出品，支持 GroupChat
LangGraph
图驱动 · 可控
显式状态机，支持 checkpoint
OpenAI Swarm
轻量 · Handoff 机制
极简路由，适合原型
07
共享记忆与黑板架构
多 Agent 通过共享黑板（Blackboard）/分布式记忆交换信息：写入-通知-读取-更新循环。展示并发写入与冲突解决。
黑板模式
集中式共享
所有 Agent 读写同一空间
Pub/Sub
事件驱动
按 Topic 订阅，解耦
CRDT
无冲突合并
分布式最终一致性
08
多智能体评估指标
任务完成率、通信效率、涌现行为、鲁棒性四维评估。调整 Agent 数量和协作强度观察指标变化。
任务完成率
87%
协作提升 +23%
通信开销
42 msg
每轮平均消息数
涌现复杂度
0.71
非线性协同度
容错率
94%
单节点故障恢复率