高级多 Agent 策略

本教程将构建一个多智能体代码探索系统：它会并行派发多个子 Agent， 分别调查代码库的不同部分。

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你将构建什么

一个使用 fanout 工具并行启动多个 explorer Agent 的 coordinator。 每个 explorer 调查一个不同目录，最后汇总并综合所有结果。

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前置条件

• 已安装 QitOS（pip install qitos）
• 一个 OpenAI-compatible API key

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第 1 步：定义子 Agent

首先创建一个能够调查目录的 explorer Agent：

示意片段（非独立程序；完整执行文件见本页链接）。

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Any
from qitos import Action, AgentModule, Decision, StateSchema, ToolRegistry
from qitos.kit import CodingToolSet, REACT_SYSTEM_PROMPT, ReActTextParser, format_action, render_prompt

@dataclass
class ExplorerState(StateSchema):
    scratchpad: list[str] = field(default_factory=list)

EXPLORER_PROMPT = """\
You are a code explorer agent. Investigate directories and report findings.

Output contract (strict):
Thought: <reasoning>
Action: <tool_name>(arg=value )
or
Final Answer: <summary>
"""

class ExplorerAgent(AgentModule[ExplorerState, dict[str, Any], Action]):
    def __init__(self, llm, workspace_root):
        registry = ToolRegistry()
        registry.include(CodingToolSet(
            workspace_root=workspace_root,
            include_notebook=False,
            enable_lsp=False,
            enable_tasks=False,
            enable_web=False,
            expose_modern_names=False,
        ))
        super().__init__(tool_registry=registry, llm=llm, model_parser=ReActTextParser())

    def init_state(self, task, **kwargs):
        return ExplorerState(task=task, max_steps=5)

    def build_system_prompt(self, state):
        return render_prompt(EXPLORER_PROMPT, {"tool_schema": self.tool_registry.get_tool_descriptions()})

    def prepare(self, state):
        lines = [f"Task: {state.task}", f"Step: {state.current_step}/{state.max_steps}"]
        if state.scratchpad:
            lines.extend(state.scratchpad[-8:])
        return "\n".join(lines)

    def reduce(self, state, observation, decision):
        action_results = observation.get("action_results", []) if isinstance(observation, dict) else []
        if decision.rationale:
            state.scratchpad.append(f"Thought: {decision.rationale}")
        if decision.actions:
            state.scratchpad.append(f"Action: {format_action(decision.actions[0])}")
        if action_results:
            state.scratchpad.append(f"Observation: {action_results[0]}")
        state.scratchpad = state.scratchpad[-20:]
        return state

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第 2 步：注册 Agent

使用 AgentSpec 和 AgentRegistry 注册子 Agent：

示意片段（非独立程序；完整执行文件见本页链接）。

from qitos import AgentRegistry, AgentSpec, ContextStrategy

llm = ...  # your model instance

explorer_spec = AgentSpec(
    name="explorer",
    description="Explores a directory and reports its structure",
    agent=ExplorerAgent(llm=llm, workspace_root="./my-project"),
    context_strategy=ContextStrategy.ISOLATED,  # sub-agents don't need parent context
    max_steps_override=5,
)

registry = AgentRegistry()
registry.register(explorer_spec)

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第 3 步：创建 Coordinator

Coordinator Agent 同时拥有 coding tools 和 fanout 工具：

示意片段（非独立程序；完整执行文件见本页链接）。

from qitos.kit import CodingToolSet

class CoordinatorAgent(AgentModule[ExplorerState, dict[str, Any], Action]):
    def __init__(self, llm, workspace_root, agent_registry):
        registry = ToolRegistry()
        registry.include(CodingToolSet(workspace_root=workspace_root ))
        # Register delegation and fanout tools
        for delegate_tool in agent_registry.get_delegate_tools():
            registry.register(delegate_tool)
        registry.register(agent_registry.get_fanout_tool())

        super().__init__(tool_registry=registry, llm=llm, model_parser=ReActTextParser())
    # ... (same init_state, build_system_prompt, prepare, reduce as ExplorerAgent)

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第 4 步：运行

示意片段（非独立程序；完整执行文件见本页链接）。

coordinator = CoordinatorAgent(llm=llm, workspace_root="./my-project", agent_registry=registry)
result = coordinator.run(
    task="Analyze this codebase. Investigate the auth, api, and db modules in parallel.",
    max_steps=12,
)
print(result.state.final_result)

LLM 将调用 fanout(tasks=[{"agent":"explorer","task":"Explore /auth"}, ...])， 并启动三个并行 explorer。

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使用 Patterns 快速开始

常见模式可以直接使用内建模板：

示意片段（非独立程序；完整执行文件见本页链接）。

from qitos.kit.patterns import build_manager_worker_system, ManagerWorkerConfig

config = ManagerWorkerConfig(
    worker_name="explorer",
    workspace_root="./my-project",
    llm=llm,
)
coordinator, registry = build_manager_worker_system(config)
result = coordinator.run(task="Explore the codebase structure")

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下一步

• 尝试使用 ContextStrategy.FULL 将父级上下文传给子 Agent
• 使用 DelegateTool 进行一对一委派并返回结果
• 使用 Decision.handoff() 构建工作流式 Agent 链