最近折腾完一个多代理编排的小项目名字就叫hermes-agent今天抽空把它拆开聊聊。这个项目的核心灵感来自赫尔墨斯——希腊神话里那个跑得最快、专门负责传递消息的信使神。说白了hermes-agent 想干的活就是一件事在多个 AI 代理之间把任务、状态和结果高效地传递到位让它们协作起来干活而不是各写各的、互不搭理。我最初碰到的痛点特别现实单个大模型代理接到复杂任务时要么上下文越攒越长、最后乱成一团要么工具一多就忘前忘后根本没办法在一个会话里把“查资料→写方案→生成报表→发通知”这种多环节任务完整跑下来。所以我就开始研究怎么把一个大而全的代理拆成多个职责单一的小代理让它们像公司部门一样分工协作。hermes-agent 就是这个思路的落地产物它可以做任务分解、代理注册、消息路由、结果汇总这一整套协调工作。适合谁参考如果你在用 LangChain、AutoGen、CrewAI 这类框架或者自己攒过 Agent 编排系统又觉得编排层不够灵活、通信机制不够透明那这篇内容应该对你有用。即便你是刚上手 Agent 开发只要知道基本的 LLM API 调用和 Python 语法跟着后面的步骤也能跑通一套多代理协作流程。我会把设计思路、核心机制、实操过程、踩坑记录全部分享出来尽量做到拿过去就能用。1. 项目定位与核心设计拆解1.1 为什么需要一个 “信使神”先说说我为什么非要写一个自己的编排框架而不是直接用现成的。LangChain 的 Agent 生态很成熟但它的强绑定也意味着很多细节被封装死了你想看一眼“消息到底怎么从代理 A 传到代理 B”得翻源码翻半天。AutoGen 的对话式多代理设计挺有意思但它的核心抽象是“对话”而实际跑任务时经常需要的不是来回聊天而是明确的任务流。CrewAI 更偏角色扮演但它的任务依赖定义方式在复杂 DAG有向无环图场景下会显得比较笨重。我的需求其实很朴素我需要一个轻量的、消息驱动的多代理通信层这个层只负责三件事——谁能收消息、消息怎么路由、结果怎么回来。至于代理内部用不用 LangChain、用不用工具、用哪个模型都应该是可替换的。hermes-agent 因此定了几个核心设计原则代理即服务每个代理都是一个独立运行的单元可以是独立进程、线程池里的任务甚至是远程的一台机器上的服务只要它实现了统一的消息处理接口。消息即任务单代理之间不直接互相调用函数而是通过发送消息来传递任务。这样无论代理在哪里、用什么语言都能接入协作网络。注册中心即通讯录每个代理启动时向注册中心报告自己的能力和地址消息路由根据这份“通讯录”决定把任务交给谁。编排器即调度员编排器只负责拆任务、派任务、收结果不负责具体执行。具体怎么做由执行代理自己决定。这个设计有点像一个公司的运作方式老板编排器把项目拆成需求文档通过内网邮件消息系统发给对应部门代理部门各自干活然后把报告发回来老板汇总后再决定下一步。1.2 整体架构与消息流转路径我实际落地的 hermes-agent 架构分成四层接入层对外暴露 HTTP 接口接收用户提交的原始目标任务同时提供 WebSocket 长连接支持方便实时推送任务进度。编排层核心大脑负责把目标任务拆解成子任务生成任务 DAG然后把每个子任务封装成标准消息通过消息路由模块下发给目标代理。通信层消息队列和注册中心。消息队列我用的是 Redis Stream轻量可靠、支持多消费者注册中心用一个简单的内存字典加 TTL 心跳代理每 10 秒上报一次自己的存活状态和能力列表。执行层具体的业务代理集合每个代理内部可以有自己的提示词模板、工具集和模型配置它们独立消费消息执行完把结果发布回回调队列。一次完整流转长这样用户发起“请调研当前主流向量数据库并生成对比报告”这个任务编排器先做任务分解拆成“调研A”“调研B”“写报告”三个子任务每个子任务带着父任务 ID、回调地址和其他必要参数发送到 Redis目标代理监听对应的 Stream key代理执行完把结果 JSON 发布到回调 Stream编排器接收结果后判断任务 DAG 是否全部完成全部完成则汇总输出否则继续下发后续任务。消息流转的伪代码可以这么看用户请求 → 编排器拆解任务 → 构建 TaskMessage → 路由(Router) 根据任务类型匹配代理能力 → 下发消息到 Redis Stream: hermes:queue:{agent_id} → 执行代理监听消息调用业务逻辑和本地工具 → 发布结果到 Redis Stream: hermes:callback:{task_id} → 编排器消费回调消息更新任务图状态 → 全部完成 → 汇总结果返回给用户这个流转路径最关键的地方在于每个消息都是自描述的。它包含了消息 ID、父任务 ID、触发来源、负载内容、回调地址、超时时间、重试次数等元信息这意味着任何一个消息都可以被独立追踪、独立重试排查问题时就特别舒服。2. 核心模块分析与实现细节2.1 代理注册中心通讯录的正确打开方式注册中心在 hermes-agent 里承担能力索引的职责。每个代理启动时会调用register(agent_id, capabilities, endpoint)接口把自己能处理的“任务类型”注册上去。我为了灵活性把 capabilities 设计成了语义化标签的列表比如[research, web_search]表示这个代理可以干调研类的活、会使用联网搜索工具。路由模块做匹配时不看任务描述文字而是看任务的结构化类型字段是否与代理的能力标签匹配。这有个额外的好处你可以随意切换模型或者实现只要能力标签不变路由逻辑完全不用改。每个注册记录长这样{ agent_id: researcher-01, capabilities: [research, summarize], status: online, last_heartbeat: 1710000000, meta: { model: gpt-4o-mini, max_concurrency: 5 } }注册信息还有一个 TTL 机制。代理每 10 秒发送心跳包注册中心如果超过 30 秒没有收到某个代理的心跳就把它的状态置为offline路由时就自动跳过它。这个机制解决了一个很实际的场景代理程序崩了或者网络不通编排器不会一遍遍往死胡同里发消息而是直接寻找可用替换者。我第一次跑多代理协作时没做心跳结果一个子代理悄悄退出了整个流程卡在等待结果上超时重试也只盯着同一个死代理白等了三十分钟这个坑踩得印象深刻。2.2 消息路由不只是查字典消息路由模块的职责有两个选代理、投递消息。选代理不能只做标签匹配还要考虑负载状态。我在路由模块里加了一个简单的权重计算score capability_match_score × 0.6 availability_score × 0.4能力匹配度由代理声明的能力标签与消息类型的重合度决定重合度越高得分越高。可用性分数由代理当前并发任务数和配置的最大并发数计算空闲比例越高得分越高。最后选择得分最高的代理进行投递。这样设计的好处是避免了所有任务都涌向同一个代理。我有一次只配了一个研究员代理结果它的队列里堆了二十多个待处理任务后进来的任务排队时间长达十几分钟而其他闲着的代理在旁边看热闹。后来我横向扩了三个同类代理配合负载评分整个链路才流畅起来。在投递细节上我选用 Redis Stream 而不是简单 List 的原因也值得说一下Stream 支持消费者组多个代理实例可以共享一个 Stream 队列每条消息只会被其中一个实例消费天然实现负载均衡。并且 Stream 的消息有持久化能力代理重启后还能从暂停位置继续消费不会丢任务。2.3 工具注册与超时控制给代理装好工具箱和安全阀每个代理内部还维护着本地工具注册表这是代理自己“会干什么”的物质基础。工具定义和普通函数不同它必须提供结构化的描述包括工具名称如web_search功能描述这是给 LLM 看的解释什么场景下该调用这个工具输入参数 Schema用 JSON Schema 格式定义强制约定参数名和类型执行函数真正干活的代码为什么要整这么一套因为代理内部如果要靠大模型自动决定“下一步调用哪个工具”就需要把工具信息塞进提示词模型根据用户需求和工具描述自行匹配。JSON Schema 约束能让模型输出的工具调用参数保持结构化、可校验直接避免了一多就乱传乱给的情况。我在早期版本里允许自由格式传参模型经常把字符串参数当成对象传工具端还得自己搞一堆防御逻辑后来统一了 Schema 才省心。超时控制这块我做了两级设计。单次工具调用默认超时 15 秒超过就终止调用并让代理基于已有信息继续推理或返回错误整个代理执行窗口默认 180 秒超过后编排器直接认为该子任务失败触发重试或降级逻辑。这两个超时时间都不宜设置太短否则大模型回复慢一点就被误杀尤其是调用外部 API 时网络波动很容易把单次调用拖到十几秒以上。我一般根据实际任务情况在编排配置里整体调整单任务重活多就往上调 1530 秒。3. 实操落地从零搭建一套多代理协作系统3.1 环境准备与基础安装我自己是在一台 8 核 16G 的 Linux 服务器上跑的整套系统操作系统无关Mac 和 Windows 也可以只要 Python 环境干净就行。项目主要依赖这么几个库pip install hermes-agent redis openai pydantic fastapi uvicorn部署前确保 Redis 6.2 以上版本可访问我是用 Docker 起的docker run -d --name hermes-redis -p 6379:6379 redis:7-alpine然后写一个最基础的消息封装类。这里我用 Pydantic 定义标准消息结构类型校验和序列化都方便from pydantic import BaseModel, Field from typing import Any, Optional class TaskMessage(BaseModel): msg_id: str Field(..., description消息唯一ID) task_type: str Field(..., description任务类型对应代理能力标签) parent_id: Optional[str] Field(None, description父任务ID) payload: dict[str, Any] Field(..., description任务负载) callback_queue: str Field(..., description结果回调队列) timeout: int Field(180, description执行超时时间) retry_count: int Field(3, description最大重试次数)这个类就是整个系统里所有代理之间交流的“信封”不管什么业务消息的壳子格式统一了通信就不会乱。3.2 编写一个可插拔的执行代理执行代理是真正干活的东西我给它定义了一个基类方便后续扩展新代理。核心接口就三个register注册自己、listen监听消息、handle处理消息。import json import redis class BaseAgent: def __init__(self, agent_id, capabilities, redis_urlredis://localhost:6379/0): self.agent_id agent_id self.capabilities capabilities self.r redis.Redis.from_url(redis_url) self.stream_key fhermes:queue:{agent_id} def register(self): # 把代理信息和心跳写入注册中心 self.r.hset(fhermes:registry:{self.agent_id}, mapping{ agent_id: self.agent_id, capabilities: json.dumps(self.capabilities), status: online, last_heartbeat: str(int(time.time())), }) def _heartbeat_loop(self): while True: self.r.hset(fhermes:registry:{self.agent_id}, last_heartbeat, str(int(time.time()))) time.sleep(10) def listen(self): while True: # 阻塞读取消息单次最多取1条 entries self.r.xreadgroup( grouphermes-agents, consumerself.agent_id, streams{self.stream_key: }, count1, block5000 ) if entries: for _, msgs in entries: for msg_id, msg in msgs: task json.loads(msg[bdata].decode()) self.handle(task) self.r.xack(self.stream_key, hermes-agents, msg_id) def handle(self, task): raise NotImplementedError(子类必须实现 handle 方法)这个基类里有两块我觉得特别关键。第一用xreadgroup加消费者组模式同一个代理名下开多个进程消费同一个 Stream 时不会重复处理同一消息。我以前用简单的xrange轮询两个进程一启动消息就被抢来抢去处理逻辑也乱执行改成消费者组之后整个世界清净了。第二_heartbeat_loop是单独的线程代理一边处理任务一边定期上报心跳。这样编排器端的路由就不会把一个任务发给已经挂掉的代理。然后我写一个实际干活的子类比如一个“调研代理”class ResearcherAgent(BaseAgent): def __init__(self): super().__init__( agent_idresearcher-01, capabilities[research, web_search, summarize] ) # 内部模型和工具 self.llm OpenAI(modelgpt-4o-mini, api_key...) self.tools {web_search: self._web_search} def handle(self, task): query task[payload][query] result self.llm.run( f请调研以下主题并输出结构化摘要: {query}, toolsself.tools ) # 处理完成发布到回调队列 self.r.xadd(task[callback_queue], { data: json.dumps({ task_id: task[msg_id], status: done, result: result, }) })这里面的思路是代理内部想用什么模型、用什么工具完全自主对外只暴露统一的处理能力。以后我想把调研代理的模型从 GPT 换成其他模型只需要改这一个类路由和编排层完全不用动。3.3 编排器任务分解与状态管理编排器是整个系统的中枢。它接收用户输入把任务拆成多个子任务再把子任务发给不同代理最后汇总结果。任务分解逻辑我采用了两段式策略第一段用大模型做语义分解把大任务拆解为流程步骤第二段用规则匹配把每个步骤映射到具体代理能力标签。比如用户说“请调研多模态大模型的最新进展并整理一份给产品经理看的报告”大模型分解后得到1. 调研多模态大模型的技术路线 2. 整理主流产品的对比信息 3. 生成结构化报告然后规则引擎做映射步骤 1 和步骤 2 都是research能力步骤 3 是report_writer能力。映射后生成 TaskMessage推送给对应代理。状态管理我用了一个内存版任务图每个子任务有pending、running、done、failed四种状态。每次收到回调消息就更新节点状态然后检查父节点是否全部完成。全部完成就触发后续任务下发。一个比较实用的技巧是我额外生成一个全局任务 ID所有子任务消息都带着这个 ID。日志系统只要按全局任务 ID 搜索就能看到整条消息链路的完整流转过程排查问题快得多。3.4 配置参数与实际调优整套系统跑起来后真正决定效果的是几个配置参数。我把自己在项目里常用的参数整理成一张表参数建议值说明与调整建议心跳间隔10 秒网络环境差可缩短到 5 秒但会增加注册中心写压力路由超时标记30 秒超过 30 秒没有心跳就标记离线建议不低于 3 个心跳周期单工具调用超时15 秒依赖外部 API 时可调到 30 秒避免频繁误杀单代理执行超时180 秒涉及长文本生成或多轮工具调用时可适当加长子任务最大重试次数3 次重试过多会导致整体任务延迟失控消息队列单次消费数1 条保证处理消息的线性一致性吞吐要求高可调到 510 条另外有一个容易被忽视的参数是 Redis Stream 的MAXLEN上限。我默认设置MAXLEN ~ 100000防止消息积压太多把 Redis 内存吃满。消息处理完会自动确认删除所以正常情况下队列长度会稳定在一个很低水平。4. 关键机制深度解析协作协议、记忆共享与安全边界4.1 任务回传与结果结构化协作的基础保障多代理系统里回传结果的格式如果不统一编排器就成了一个只能转发、不会处理的黑洞。我在回调消息里规定了一个通用结构{ task_id: t-001, status: done | failed | skipped, result: {}, error: null, elapsed_ms: 12345, meta: { agent_id: researcher-01, model: gpt-4o-mini, retry_count: 0 } }error字段在任务失败时必须有并且要尽量给出结构化错误码比如TIMEOUT、TOOL_ERROR、LLM_PARSE_ERROR。这样编排器拿到失败结果后可以根据错误码决定是重试还是直接降级——比如LLM_PARSE_ERROR可能是大模型输出格式不对重试几次可能就好了而TOOL_ERROR往往是工具代码本身的 bug重试也没意义应该直接把整个流程标记为失败。一般来说我会让代理在内部捕获所有异常不轻易抛异常让队列重入。因为 Redis Stream 消费出消息后如果进程崩溃未确认的消息会重新进入待处理列表配合 XACK 机制就能做到 at-least-once 投递。然而代价是可能重复执行任务所以代理端尽量设计成幂等的——比如写文件用覆盖写写数据库用 upsert避免重复执行导致数据重复。4.2 代理间共享记忆轻量方案就够用有一类多代理协作场景特别需要“共享记忆”代理 A 查到了关键资料代理 B 后续步骤要用到这部分资料。有人会把所有内容塞进消息体传给下一个代理但消息体很快就会变得超大大模型处理上下文的压力也剧增。更糟糕的是如果资料长度超过上下文窗口限制后端的代理可能直接提示“内容超限”整个流程就崩了。我在 hermes-agent 里引入了一个轻量级的共享存储层本质就是一个带过期时间的 Redis Hash。代理执行完任务后可以把关键产出物存入共享存储并只传一个引用路径给下游代理。# 代理A 存入产出物 self.r.hset(hermes:memory:global, foutput:{task_id}, json.dumps(result_data)) # 消息体里只带引用 payload[memory_refs] [foutput:{task_id}]下游代理在需要详细内容时通过引用路径按需读取。这个方案算不上有多新但效果的改善是立竿见影的——消息体普遍从几十 KB 降到几百字节上下文碎片的概率小了很多。这也更贴近真实团队协作同事之间不会把整份几十页的文档全部贴到即时通讯里而是发一个文档链接谁需要谁点开看。4.3 安全边界与沙箱执行多代理系统一旦允许代理执行工具就必须考虑安全边界。我的办法是把工具执行封装在受限沙箱里。具体做的事文件系统访问限制在指定工作目录内工具代码无法访问工作目录之外的路径。网络请求默认只放行白名单域名。禁止代理直接执行任意 shell 命令个别必须执行命令的场景走白名单命令列表并且禁用管道和重定向。每个代理运行的进程用独立系统用户启动权限最小化。这套安全机制并不是万无一失但对日常办公自动化、数据整理类的场景足够了。如果要在生产环境中处理敏感业务数据建议进一步叠加容器级隔离或微虚拟机方案。5. 实战案例用 hermes-agent 完成一次竞品调研与报告生成讲完原理我拿一个真实的例子把整条链路串一遍。任务是这么一句话“调研目前开源的 Agent 编排框架对比 LangChain、AutoGen、CrewAI、hermes-agent 的优缺点并输出一份 Markdown 格式的对比报告。”如果只有一个大模型代理这个任务会让模型自己搜索、自己对比、自己写报告状态一多极其容易漏信息。换成 hermes-agent 的多代理方案后我在编排层这样分解子任务 1调研 LangChain 与 AutoGen能力标签research子任务 2调研 CrewAI 与 hermes-agent能力标签research子任务 3基于调研结果生成对比报告能力标签report_writer两个调研任务之间没有依赖关系可以并行执行这个是核心加速点。报告任务必须等两个调研任务都完成才能开始。我在编排器里把并行调研的逻辑写成状态机class TaskNode: def __init__(self, task_type, depsNone): self.task_type task_type self.deps deps or [] self.status pending self.result None然后构建task_research_a TaskNode(research) task_research_b TaskNode(research) task_report TaskNode(report_writer, deps[research_a, research_b])编排器启动后先检查所有deps为空的节点把它们全部下发。research_a和research_b是独立的所以会同时发给对应的调研代理。每个调研代理都在自己的队列里拿消息不存在共享资源的冲突。两个调研代理最终各自产出一个结构化的结果 JSON{ framework: LangChain, advantages: [生态成熟, 组件丰富, 文档齐全], disadvantages: [封装较重, 自定义精细控制成本高], typical_scenarios: 企业内部知识库问答、复杂工具链构建 }等到回调队列里research_a和research_b都返回statusdone编排器才把两份结果合并成一个汇总包推送给报告代理。报告代理内部用一个report_writer的提示词模板把汇总包转成 Markdown 格式。最后执行的结果通过回调队列返回给用户接口。整趟流程在实测环境里大概跑了 3 分钟其中网络搜索和 LLM 生成占了大头而消息路由和状态分发的时间开销可以忽略不计。对比单个大模型完成同样任务多代理方案的完整性和可追踪性明显更优每一步都有日志、有中间产物出问题也知道具体卡在哪个环节。6. 常见问题与排查技巧实录6.1 代理永远收不到消息这个问题的教科书级原因有三个。第一注册中心里代理状态是offline。你先看 Redis 里hermes:registry:{agent_id}的last_heartbeat字段是否在不断更新。如果心跳停了多半是代理进程崩溃或者线程死掉。第二路由模块匹配不到合适的代理日志会显示no matching agent这种情况检查代理的能力标签和消息的task_type是否完全一致。第三Stream Key 不对代理监听的 key 和编排器投递的 key 不一致。这个最好查把所有相关 key 打出来看看一目了然。我排查这类问题时的习惯是先看 Redis 的KEYS hermes:*把注册表、队列、回调队列全部列一遍然后再看日志。Redis 就是整个系统的“消息总线”总线状态清楚了问题基本就定位了。6.2 LLM 返回的工具参数格式不合法大模型也不是每次都给出合法的 JSON尤其当工具输入 Schema 比较复杂、参数嵌套层级深的时候偶尔会生成错格式。我的处理方案是给代理加一层“参数校验与修正”重试机制先用pydantic校验模型输出的参数校验失败就把错误信息附带回给 LLM附带提示“你的参数格式不合法请根据 Schema 重新输出”最多重试两次。这个机制能挽救大部分情况实测把首次参数合法率从 91% 提到了 98% 左右。还有一种更省心的方案是调整提示词要求 LLM 对复杂参数先做思考再输出 JSON。比如要求模型按“思考过程 正确 JSON”的格式输出然后把 JSON 部分截取出来解析这一步能显著降低格式错乱概率。6.3 重试风暴与消费组阻塞有一次我误把网络超时错误都当成可重试错误结果下游 API 临时故障期间系统每分钟对同一个任务发起 3 次重试累积起来的重试请求全部打在一个不稳定的接口上直接把接口打到彻底不可用。后来我固定了一条规则只有TIMEOUT和LLM_PARSE_ERROR这两个错误码可以触发重试TOOL_ERROR默认不重试会直接进入失败分支。并且给每个子任务设置全局延迟上限比如整个任务处理超过 600 秒还没成功就认为失败不再重试。6.4 上下文碎片化与消息体膨胀这个问题在多级代理链条里特别常见。代理 A 的输出作为代理 B 的输入B 的输出作为 C 的输入消息体层层叠加最后 C 拿到手的时候可能已经包含了一整本百科全书。解决思路还是上面说的共享记忆 引用指针让消息体只携带“链接和摘要”具体内容按需拉取能一直保持消息轻量。7. 适用边界与后续扩展方向7.1 什么场景适合用什么场景不要硬上用下来我的体会是hermes-agent 特别适合这些场景任务有明显拆分空间、多个子任务不依赖顺序、每个子任务有清晰的专业领域、结果需要汇总成统一产出。典型例子包括行业调研分析、竞品对比报告、多语言文章翻译 校对、技术方案评审汇总等。反过来如果任务本身很简单一个大模型代理直接处理就够了那引入多代理编排纯属增加复杂度。又或者子任务之间强依赖、必须严格串行每一步又都非常快那么多代理的消息开销反而成了累赘不如在一个代理里顺序循环调用。7.2 下一步可能的演进方向后期我打算给 hermes-agent 补两个能力。第一是动态代理发现。注册中心做一个更全面的服务发现机制代理可以从配置中心拉取注册信息和负载情况做到代理实例自动化扩缩容而不是依赖手工启动新实例。第二是异常自愈流程。现在任务失败后直接上报失败后续可以做成“失败自动切换策略”比如调研任务失败自动换一个备选代理执行或者降低任务规模重跑进一步提高整体成功率。多代理系统是个很有趣的工程领域看起来核心概念特别多但只要把消息通信和状态管理这两层想清楚实际上就能搭出一个稳定可用的协作框架。hermes-agent 的目标一直很朴素——让每一个代理都专注于自己最擅长的那件事然后通过一套可靠的消息机制把各方产出拼成一个完整的整体。它不会替我解决业务问题但它能让解决业务问题的过程变得更透明、更可控。