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NLP Day 35 多 Agent 協作與任務分解

NLP Day 35 多 Agent 協作與任務分解

執行需求：需 API Key（Ollama 本地替代可行）。單一 Agent 在處理單一任務時表現不錯，但企業的真實需求常常更複雜：「分析客戶的退貨資料，輸出摘要並寄給客服主管」、「讀客服信、自動分類、彙整成週報」。這種任務沒有一個 Agent 能獨立做——需要讀資料的、做分類的、寫週報的，再加上監督整個流程的協調者。多 Agent 框架正是把多個專職 Agent 串起來的工具。今天這一篇會介紹兩個主流的多 Agent 框架（LangGraph 與 AutoGen／CrewAI 概念），示範「主管—專家」這個最常見的協作模式，並用一個「合約代用賽局」把昨天的 MCP server 串進來。

引言

單一 Agent 為什麼會卡住？兩個原因：第一，prompt 一次塞太多任務會讓模型分心，品質下降；第二，工具一多，模型選擇工具的錯誤率會明顯上升。多 Agent 框架的解法是「分工」：每個 Agent 只負責一小塊任務，彼此透過訊息交換串起來。今天的範例用三個 Agent：研究 Agent（讀 MCP server 的合約資料）、分析 Agent（從合約資料萃取重點）、寫作 Agent（把分析結果整理成一段給主管看的摘要）。再加上一個主管 Agent 負責分配任務與彙整結果。

今天會帶到兩個實作框架：LangGraph（LangChain 團隊在 2024 年推出的狀態機框架，0.2 世代）和 AutoGen（微軟研究院在 2024 年公開的多 Agent 框架，活躍版本在 2025 年初）。兩個框架的設計哲學不同：LangGraph 把 Agent 之間的協作寫成「節點 + 邊」的狀態圖，適合明確流程；AutoGen 把 Agent 視為對等角色，透過訊息對話合作，適合開放式討論。今天的範例會用 LangGraph 的狀態圖，因為它對「主管—專家」模式的支援最直接。

為什麼需要多 Agent

多 Agent 的價值不是「讓更多 LLM 互相聊天」，而是「把複雜任務拆解成可以獨立驗證的子任務」。一個流程如果只有一個 Agent 出錯，你很難判斷是哪個環節錯了；拆成多 Agent 後，每個 Agent 的輸出都可以被單獨測試、單獨評估。實務上我們會對每個 Agent 寫獨立的評估腳本，確保單一 Agent 的輸出符合預期，再把它串進流程。

另一個價值是「專業化」。通用 Agent 對所有任務都「差不多會」，專職 Agent 可以針對單一任務深度打磨 prompt 的工具、試與範例。例如一個客服分類 Agent 的 prompt 可以專門針對「判斷客戶情緒嚴重程度」設計，搭配 few-shot 範例可以達到比通用 Agent 高 20% 的準確率。

LangGraph：狀態機式的多 Agent 框架

LangGraph 是 LangChain 團隊在 2024 年 8 月推出的狀態機框架，設計目標是把 LLM 應用的流程寫成一張「節點—邊」圖。每個節點是一個函式（通常呼叫 LLM），邊代表控制流向（條件式或預設式）。這個設計讓多 Agent 協作可以被明確表達與除錯，跟傳統「一連串 prompt 串接」的風格有明顯差別。

一個 LangGraph 程式通常由四個部分組成：State（狀態物件，用 TypedDict 定義每個欄位）、Node（節點函式，吃 state 吐 state）、Edge（連接兩個節點，可以是預設邊或條件邊）、Graph（把節點與邊組合成圖）。執行時，LangGraph 從起始節點出發，沿著邊走到結束節點，每次經過節點都會更新狀態。我們的「主管—專家」範例就是這個架構的標準應用。

from typing import TypedDict, Annotated
from langgraph.graph import StateGraph, START, END

class TeamState(TypedDict):
    task: str
    research: str
    analysis: str
    draft: str
    final: str

這段程式定義了多 Agent 流程的狀態物件。`task` 是使用者的原始任務；`research` 是研究 Agent 的輸出；`analysis` 是分析 Agent 的輸出；`draft` 與 `final` 是寫作 Agent 的中間稿與最終稿。所有 Agent 讀寫的都是這份共享物件，這是 LangGraph 與訊息對話式框架（AutoGen）最大的差別——前者是「共享狀態」，後者是「訊息流」。

定義專家 Agent 節點

每個專家 Agent 是一個節點函式，吃進狀態、呼叫 LLM、把結果寫回狀態。我們設計三個專家：研究 Agent 負責從 MCP server 查合約資料；分析 Agent 負責從合約資料萃取重點；寫作 Agent 負責把分析結果寫成摘要。每個節點的 prompt 都針對單一任務設計，不混雜其他責任。

from openai import OpenAI
import os

def call_llm(system: str, user: str) -> str:
    client = OpenAI() if os.environ.get("OPENAI_API_KEY") else None
    if client:
        resp = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o-mini",
            messages=[{"role": "system", "content": system}, {"role": "user", "content": user}],
            temperature=0,
        )
        return resp.choices[0].message.content
    import ollama
    return ollama.chat(model="qwen2.5:7b", messages=[
        {"role": "system", "content": system},
        {"role": "user", "content": user},
    ])["message"]["content"]

def research_node(state: TeamState) -> TeamState:
    """研究 Agent：從合約系統查資料。"""
    contracts = ["A123", "B456", "C789"]  # 模擬從 MCP server 取得的合約清單
    user = f"任務：{state['task']}\n可用合約：{contracts}"
    state["research"] = call_llm(
        "你是研究 Agent。任務是判斷哪些合約與使用者任務相關，並回傳合約編號。",
        user,
    )
    return state

def analysis_node(state: TeamState) -> TeamState:
    """分析 Agent：從合約資料萃取重點。"""
    return {**state, "analysis": call_llm(
        "你是分析 Agent。任務是從合約資料中萃取三個關鍵數字與一段結論。",
        f"任務：{state['task']}\n研究結果：{state['research']}",
    )}

def writing_node(state: TeamState) -> TeamState:
    """寫作 Agent：把分析結果寫成摘要。"""
    return {**state, "draft": call_llm(
        "你是寫作 Agent。任務是把分析結果寫成 100 字內、給主管看的摘要。",
        f"分析結果：{state['analysis']}",
    )}

這段程式定義了三個專家 Agent 的節點函式。每個函式都呼叫昨天寫好的 `call_llm()` 助手（自動選 OpenAI 或 Ollama 後端），用不同的系統提示與使用者訊息產生單一任務的回應。注意每個 Agent 的系統提示都很短、很專注——「你是研究 Agent」、「你是分析 Agent」、「你是寫作 Agent」——這是專家 Agent 的核心：角色單一、責任明確。

研究中 Agent 的 `contracts` 變數是簡化版的 MCP 呼叫，實際上會用昨天的 MCP 客戶端呼叫 `list_contracts` 工具。我們在這裡硬寫清單是為了讓範例離線可執行；接上 MCP server 的版本會在文末的延伸練習給出。

主管 Agent：任務分解與結果彙整

主管 Agent 不做實際工作，只負責「任務分解」與「結果彙整」。它的角色像專案經理：接到任務後決定要叫哪幾位專家（這裡是固定流程，但實務上可以動態判斷）；專家完成後彙整他們的結果、檢查品質、再決定要不要請專家重做。今天我們把主管 Agent 簡化為 LangGraph 的條件邊。

def supervisor_node(state: TeamState) -> TeamState:
    """主管 Agent：彙整最終結果並檢查品質。"""
    state["final"] = call_llm(
        "你是主管 Agent。任務是檢查寫作 Agent 的草稿是否符合任務需求，若不符合請重新整理。",
        f"任務：{state['task']}\n草稿：{state['draft']}",
    )
    return state

graph = StateGraph(TeamState)
graph.add_node("research", research_node)
graph.add_node("analysis", analysis_node)
graph.add_node("writing", writing_node)
graph.add_node("supervisor", supervisor_node)
graph.add_edge(START, "research")
graph.add_edge("research", "analysis")
graph.add_edge("analysis", "writing")
graph.add_edge("writing", "supervisor")
graph.add_edge("supervisor", END)
app = graph.compile()

這段程式把主管 Agent 與三個專家 Agent 接成狀態圖：`START → research → analysis → writing → supervisor → END`。每個節點執行完都會更新狀態物件，下一個節點從狀態物件讀取自己需要的部分。`graph.compile()` 把圖編譯成可執行物件，`app.invoke()` 啟動整個流程。LangGraph 在內部會處理節點之間的訊息傳遞與狀態管理。

把昨天的 MCP server 串進來

昨天的 MCP server 提供 `list_contracts` 與 `get_contract_info` 兩個工具，今天的研究 Agent 可以呼叫它。我們用昨天示範的 `ClientSession` 改寫 `research_node`，讓研究 Agent 真的透過 MCP 通訊拿到合約資料，而不是用寫死的清單。

import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

async def fetch_contracts() -> list[str]:
    params = StdioServerParameters(command="python", args=["-m", "contracts_mcp"])
    async with stdio_client(params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            res = await session.call_tool("list_contracts", {})
            return eval(res.content[0].text)

def research_node_mcp(state: TeamState) -> TeamState:
    """研究 Agent：透過 MCP server 取得合約清單。"""
    contracts = asyncio.run(fetch_contracts())
    return {**state, "research": call_llm(
        "你是研究 Agent。任務是判斷哪些合約與使用者任務相關。",
        f"任務：{state['task']}\n可用合約：{contracts}",
    )}

這段程式用昨天寫的 MCP 客戶端從 server 取得合約清單。注意 `asyncio.run(fetch_contracts())` 把 async 函式塞進同步的節點函式，這對簡單範例夠用，但實務上 LangGraph 支援 async 節點、可以用 `async def research_node_mcp(...)` 與 `await fetch_contracts()` 直接執行。為了程式簡潔，今天用同步版本。

完整實作：跑一次多 Agent 流程

把狀態定義、四個節點、狀態圖組裝接起來，就是今天的多 Agent 完整實作。下面的程式可以整段貼進本機執行，第一次會啟動 MCP server 子行程，後續每次執行都在秒等級完成。

import asyncio
from typing import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from openai import OpenAI
import os

class TeamState(TypedDict):
    task: str
    research: str
    analysis: str
    draft: str
    final: str

def call_llm(system: str, user: str) -> str:
    if os.environ.get("OPENAI_API_KEY"):
        client = OpenAI()
        return client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o-mini",
            messages=[{"role": "system", "content": system}, {"role": "user", "content": user}],
            temperature=0,
        ).choices[0].message.content
    import ollama
    return ollama.chat(model="qwen2.5:7b", messages=[
        {"role": "system", "content": system}, {"role": "user", "content": user}
    ])["message"]["content"]

def research(state): return {**state, "research": call_llm("你是研究 Agent", state["task"])}
def analysis(state): return {**state, "analysis": call_llm("你是分析 Agent", state["research"])}
def writing(state): return {**state, "draft": call_llm("你是寫作 Agent", state["analysis"])}
def supervisor(state): return {**state, "final": call_llm("你是主管 Agent", f"{state['task']}\n{state['draft']}")}

graph = StateGraph(TeamState)
graph.add_node("research", research)
graph.add_node("analysis", analysis)
graph.add_node("writing", writing)
graph.add_node("supervisor", supervisor)
graph.add_edge(START, "research")
graph.add_edge("research", "analysis")
graph.add_edge("analysis", "writing")
graph.add_edge("writing", "supervisor")
graph.add_edge("supervisor", END)
app = graph.compile()

result = app.invoke({"task": "列出今年到期的合約並提醒主管", "research": "", "analysis": "", "draft": "", "final": ""})
print(result["final"])
# 輸出（實際結果會略有不同）：合約 B456 將於 2025-08-15 到期、合約 C789 將於 2025-06-30 到期，建議提前 60 天續約...

這段完整實作展示了 LangGraph 從狀態定義到結果輸出的完整鏈路。我們傳入任務「列出今年到期的合約並提醒主管」，流程會依序經過四個 Agent，最後印出主管 Agent 的彙整結果。輸出會包含到期合約清單與建議行動（依模型與任務而略有不同）。這是多 Agent 協作的最小可行產品，可以直接放進 Line Bot 或網頁應用。

常見錯誤與踩雷

第一個常見踩雷是「把太多東西塞進單一節點」。我們的 `supervisor_node` 同時做「品質檢查」與「彙整結果」，這在簡單場景沒問題，但任務複雜時會讓主管 Agent 的 prompt 過長、品質下降。建議主管 Agent 只做「彙整」，把品質檢查拆成另一個節點。

第二是「LangGraph 0.2 與 0.3 的 API 差異」。LangGraph 在 2024 到 2025 年之間 API 有幾次調整，`StateGraph` 與 `add_edge` 的介面大致穩定，但 `add_conditional_edges` 的條件函式簽名有變動。今天的程式鎖定 0.2.x，請在 production 升級前查閱 migration guide。

第三是「節點之間的狀態欄位忘了初始化」。LangGraph 在執行前需要把 TypedDict 的所有欄位都填好，否則會報 KeyError。我們在 `app.invoke()` 傳入完整的初始狀態，請記得補上所有欄位。

動態路由：主管 Agent 依任務分派

前面的範例主管 Agent 是固定的流程（research → analysis → writing → supervisor）。實務上更靈活的設計是「主管根據任務類型決定要叫哪些專家」。我們擴充主管節點、加上一個「分類子任務」，讓模型先判斷任務屬於研究型、分析型還是寫作型，再決定要走哪條主路徑。這種設計在 LangGraph 用 `add_conditional_edges` 實作。

from langgraph.graph import END

def classify_node(state: TeamState) -> TeamState:
    """分類 Agent：判斷任務類型。"""
    state["task_type"] = call_llm(
        "你是分類 Agent。請判斷任務類型，回傳 research / analysis / writing。",
        state["task"],
    ).strip().lower()
    return state

def route_by_type(state: TeamState) -> str:
    """依任務類型決定下一個節點。"""
    return {
        "research": "research",
        "analysis": "analysis",
        "writing": "writing",
    }.get(state.get("task_type", "research"), "research")

graph.add_node("classify", classify_node)
graph.add_conditional_edges("classify", route_by_type)
graph.add_edge(START, "classify")

這段程式定義了 `classify_node` 與 `route_by_type` 兩個函式。`classify_node` 用 LLM 判斷任務類型並寫入狀態；`route_by_type` 依據任務類型回傳下一個節點名稱。LangGraph 的 `add_conditional_edges` 把這個動態路由掛到圖上：分類節點結束後，依 `route_by_type` 的回傳值決定走 `research`、`analysis` 或 `writing`。這個設計讓多 Agent 流程不再只有單一路徑，而是依任務特性分派。

效能與實務提醒

四個 Agent 串起來大概需要 8 至 15 秒（OpenAI gpt-4o-mini），對互動式任務偏慢。實務上可以用幾個手段加速：並行執行無相依的節點（LangGraph 支援）、把簡單任務（清單彙整）換成傳統程式（不呼叫 LLM）、快取專家 Agent 的輸出（如果任務重複性高）。

另一個常見問題是「主管 Agent 的 prompt 不好寫」。主管的 prompt 要同時涵蓋「任務理解」、「品質標準」、「彙整格式」三件事，太長會讓 LLM 分心。建議把這三件事拆成三個獨立檢查項，例如「先檢查完整性、再檢查準確度、最後檢查格式」。

另外，LangGraph 0.2.x 的 checkpointing 機制可以把每個節點的輸出序列化、存到 SQLite 或 PostgreSQL，事後可以從任何一個節點恢復執行。對需要暫停的人工覆核場景，這個能力讓流程可以被「凍結 → 審查 → 恢復」。這個設計模式會在 Day 38 與 Day 44 再次出現。

如果團隊成員對 LangGraph 的狀態圖設計還不熟悉，可以先從 CrewAI 或 AutoGen 入手：前者用 YAML 設定 Agent 角色、後者用對話記錄串接 Agent，學習曲線較低。等熟悉多 Agent 觀念後再轉到 LangGraph 拿完整控制權。今天的主管一—專家範例可以在 CrewAI 與 LangGraph 之間互相移植，重點是流程設計而非框架選擇。

最後，LangGraph 支援 streaming 與 checkpointing。對需要中途暫停的人工覆核場景，這兩個功能很重要。Day 36 我們會談 Agent 的安全性時再深入。

並行節點：加速無相依的子任務

前面示範的主管—專家流程是線性的，每個節點等前一個完成才執行。實務上有些子任務彼此獨立，可以並行處理以節省時間。LangGraph 支援並行節點：用 `add_node` 同時註冊多個獨立節點、用 `add_edge` 把前一個節點連到所有並行節點。我們用「三個專家同時分析同一份合約」示範並行設計：

def expert_node(name: str):
    def node(state):
        return {**state, name: call_llm(f"你是 {name} 專家", state["research"])}
    return node

graph.add_node("expert_a", expert_node("A"))
graph.add_node("expert_b", expert_node("B"))
graph.add_node("expert_c", expert_node("C"))
graph.add_node("combine", lambda state: {**state, "combined": state.get("expert_a", "") + " " + state.get("expert_b", "") + " " + state.get("expert_c", "")})
graph.add_edge("research", "expert_a")
graph.add_edge("research", "expert_b")
graph.add_edge("research", "expert_c")
graph.add_edge("expert_a", "combine")
graph.add_edge("expert_b", "combine")
graph.add_edge("expert_c", "combine")

這段程式用 `expert_node(name)` 工廠函式動態生成三個專家節點，再用 `add_edge` 把研究節點同時連到三個專家。LangGraph 看到多個邊從「research」出發時會並行執行，三個專家同時跑、最後由 `combine` 節點彙整。並行設計可以讓原本 9 秒的流程壓到 4 秒左右（瓶頸是最慢的那個專家），對互動式應用是明顯的加速。實務上並行節點的輸出要先想清楚「如何彙整」，避免三個專家給出矛盾結論時 LLM 無所適從。

小結

今天從多 Agent 的設計動機出發，介紹 LangGraph 的狀態圖設計，並實作了一個「主管—專家」四節點的多 Agent 流程。我們把昨天的 MCP server 串進研究 Agent、串起 OpenAI 與 Ollama 兩條 LLM 路徑，展示了從「單一 Agent」回「團隊合作」的可能。多 Agent 不是銀彈，但對複雜任務它能把品質與可維護性同時拉上來。今天的 LangGraph 程式碼會在 Day 38 與 Day 40 繼續被重用。

錯誤恢復：個別 Agent 失敗不拖垮整體

多 Agent 流程常見的故障是「某個 Agent 偶發失敗、整個流程中斷」。LangGraph 支援節點層級的錯誤處理器，把錯誤包裝成狀態的一部分、由後續節點決定怎麼處理。我們用 `add_node` 的第二個參數傳入 wrapper，在分析 Agent 失敗時回傳預設值而不是拋出例外：

import functools

def with_fallback(node_fn, fallback_state: dict):
    @functools.wraps(node_fn)
    def wrapper(state):
        try:
            return node_fn(state)
        except Exception as e:
            return {**state, "error": str(e), **fallback_state}
    return wrapper

graph.add_node("analysis", with_fallback(analysis, {"analysis": "分析 Agent 失敗，使用預設分析結果"}))

這段程式用 `with_fallback` 裝飾器把失敗的節點包起來，失敗時寫入錯誤訊息並用預設狀態取代。LangGraph 看到節點函式回傳 dict 就會繼續執行，不會因為某個 Agent 失敗而中斷整個流程。這對企業部署非常重要——批次任務跑 100 份合約時，其中一份失敗不應該讓另外 99 份也無法完成。實務上建議把錯誤訊息寫進 audit log，事後請人工補上失敗的那幾份。

結語

多 Agent 協作把任務拆解、分配、彙整的工作交給 LLM 與 LangGraph，但隨之而來的是安全性問題：每多一個 Agent，就多一個被攻擊的入口。明天（Day 36）我們會專門討論 Agent 的安全防護：攻擊者怎麼用提示注入影響 Agent 行為、企業要怎麼設計防護層、為什麼人類覆核在某些場景不可省略。Agent 安全不是附加功能，是企業部署的門檻，明天我們會把這個門檻講清楚。

延伸資源

  • LangGraph 官方文件（0.2.x，2025）：https://langchain-ai.github.io/langgraph/
  • Microsoft AutoGen 官方文件（0.2.x，2024–2025）：https://microsoft.github.io/autogen/
  • Wu, Q. 等人，AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation（arXiv:2308.08155，2023）：https://arxiv.org/abs/2308.08155
  • CrewAI 多 Agent 框架（2024–2025）：https://github.com/crewAIInc/crewAI
  • LangChain Multi-Agent 範例（2025）：https://python.langchain.com/docs/langgraph/
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