1. 项目概述一个面向AI代理的“议会”框架最近在折腾AI应用开发的朋友可能都遇到过类似的困境单个大语言模型LLM能力再强面对复杂任务时也常常显得力不从心。比如你需要它分析一份市场报告、生成代码、再给出商业建议——这要求模型同时具备数据分析、编程和商业洞察力而目前几乎没有哪个单一模型能完美覆盖所有领域。于是一个自然的想法就产生了能不能让多个各有所长的AI“专家”坐在一起像议会辩论一样共同协作来解决一个复杂问题这就是我今天要深入拆解的Council项目。Council直译过来就是“议会”或“委员会”。这个开源项目的核心思想正是构建一个多智能体协作框架。它不是一个具体的应用而是一个框架和工具包。你可以把它想象成一个高度可定制的“议事厅”在这里你可以定义不同的“议员”AI Agent每个议员拥有特定的技能如调用某个API、使用某个工具、擅长某个领域的分析并为他们设定辩论和决策的规则。最终通过议员们的讨论、投票或执行链得出一个比任何单一智能体都更优的解决方案。这个框架的价值在于它将多智能体协作从一种手工作坊式的、胶水代码粘合的模式提升到了工程化和标准化的层面。对于开发者而言你不用再从零开始设计智能体间的通信协议、任务调度和结果整合逻辑Council提供了一套现成的“基础设施”。无论是想构建一个复杂的AI客服系统路由、查询、总结由不同Agent负责还是一个自动化的代码审查工具安全检查、风格检查、性能分析由不同专家完成Council都能提供一个清晰的架构蓝图。2. 核心架构与设计哲学如何构建一个高效的“AI议会”Council的核心设计非常优雅它抽象出了几个关键概念理解了这些你就掌握了使用和扩展它的钥匙。2.1 核心组件四重奏Agent、Chain、Controller、Evaluator整个Council框架围绕着四个核心组件运转它们的关系可以类比为一个真实的议会流程Agent议员这是最基本的执行单元。一个Agent通常由三部分组成技能SkillAgent能做什么。比如一个“Python程序员”Agent的技能可能是“编写Python代码”一个“数据分析师”Agent的技能可能是“使用pandas进行数据清洗”。技能背后可以是一个简单的提示词模板也可以封装一个复杂的工具调用如执行SQL查询、调用外部API。上下文ContextAgent执行任务时所处的环境信息包括用户输入、历史对话、其他Agent的中间结果等。Council的Context对象负责在Agent之间传递和共享这些状态。预算Budget这是一个非常实用的设计。每个Agent的执行尤其是调用昂贵的LLM API都会消耗预算如Token数、API调用次数、时间。预算机制可以防止某个Agent陷入死循环或产生过于冗长的输出确保整个系统的资源消耗可控。Chain执行链这是最简单直接的协作模式。多个Agent按预定义的顺序依次执行前一个Agent的输出作为后一个Agent的输入。这适合流程清晰、步骤依赖强的任务。例如一个数据处理链数据提取Agent - 数据清洗Agent - 数据分析Agent - 报告生成Agent。Controller议长/调度器这是Council的“大脑”负责更复杂的多Agent协作逻辑。Controller接收一个任务然后决定如何调度旗下的Agents。最常见的Controller是LLMController它利用一个大语言模型如GPT-4作为“议长”根据任务描述动态地决定调用哪个或哪几个Agent甚至规划他们的执行顺序。这实现了初步的“动态规划”能力。Evaluator评估器议会讨论后需要表决。Evaluator就是用来评估Agent工作成果的组件。它可以是基于规则的如检查输出是否包含关键词也可以是基于另一个LLM的如让一个“质量评审员”LLM对结果进行打分。在Chain或Controller的执行过程中Evaluator可以用来选择最佳的输出路径或者对最终结果进行过滤和排序。2.2 工作流程一次典型的“议会审议”假设我们要用Council构建一个“技术博客助手”任务是“为‘如何使用Council框架’这个主题写一篇博文”。任务提交用户提出请求系统创建初始Context包含任务描述。Controller调度LLMController议长分析任务认为需要三个专家一个“大纲生成Agent”一个“内容撰写Agent”一个“代码示例生成Agent”。Agent执行与辩论Controller可能选择让三个Agent并行执行各自生成一份博客草稿。或者采用顺序链先由“大纲生成Agent”产出结构然后“内容撰写Agent”和“代码示例生成Agent”根据大纲并行填充内容。评估与整合LLMEvaluator评估器对多个Agent产生的草稿进行评分选择综合得分最高的一份。或者由一个“编辑Agent”负责将所有草稿的优点整合成最终版本。结果返回最终生成的博文通过Context返回给用户。整个过程中预算系统会监控每个Agent的Token消耗确保总成本不超标。Context则像一份共享的会议纪要记录着所有中间讨论和结果。2.3 设计优势与适用场景这种设计带来了几个显著优势模块化与可复用Agent、Skill、Evaluator都是独立的模块可以像乐高积木一样随意组合构建不同的应用。灵活性高既支持简单的线性Chain也支持由LLM驱动的智能动态规划Controller。可控性强预算和评估机制让整个系统在成本和质量上都是可控的。易于扩展你可以轻松地接入新的LLM提供商OpenAI, Anthropic, 本地模型等定义新的Skill或Evaluator。它特别适合以下场景复杂任务分解需要多个步骤和专业知识的任务如市场调研、竞品分析、项目计划制定。质量与多样性要求需要从多个角度生成内容或方案并从中择优如创意写作、方案设计。流程自动化将企业中已有的、由不同角色负责的审核、处理流程自动化如内容审核流水线、客户工单分类与处理。3. 从零开始搭建你的第一个Council应用理论讲得再多不如亲手跑一遍。下面我将带你一步步搭建一个简单的Council应用这个应用的功能是根据用户提出的编程问题自动判断其所属的技术领域并调用相应的“专家Agent”来解答。3.1 环境准备与安装首先确保你的Python环境在3.8以上。Council可以通过pip直接安装非常方便。# 创建并进入项目目录 mkdir my_council_app cd my_council_app # 创建虚拟环境推荐 python -m venv venv # 激活虚拟环境 # Windows: venv\Scripts\activate # Mac/Linux: source venv/bin/activate # 安装Council核心库 pip install council-ai注意Council是一个较新的项目API可能仍在快速迭代中。建议在开始正式项目前查看其官方GitHub仓库infektyd/council的最新文档和Release Notes以了解是否有重大变更。除了Council本身我们还需要安装用于调用LLM的SDK。这里以OpenAI为例pip install openai请确保你已经设置了OpenAI的API密钥作为环境变量# 在终端中设置临时 export OPENAI_API_KEYyour-api-key-here # 或者在代码中设置不推荐可能泄露 import os os.environ[OPENAI_API_KEY] your-api-key-here3.2 定义第一个Skill技能Skill是Agent能力的基石。我们先创建一个最简单的Skill它使用LLM来回答问题。# skills/basic_qa_skill.py import logging from council.contexts import ChatMessage, SkillContext from council.skills import LLMSkill from council.llm import OpenAILLM # 配置LLM客户端这里使用gpt-3.5-turbo成本较低适合实验 llm_client OpenAILLM(modelgpt-3.5-turbo) class BasicQASkill(LLMSkill): 一个基础的问答技能将用户问题直接抛给LLM def __init__(self): # 初始化父类传入LLM客户端和一个系统提示词 system_prompt 你是一个乐于助人的技术专家。请用清晰、准确的语言回答用户的问题。 super().__init__(llm_client, system_prompt) def execute(self, context: SkillContext) - ChatMessage: # 从上下文中获取最新的用户消息 user_message context.current.last_user_message # 调用LLM生成回答 result self._llm_client.chat_completion([user_message]) # 返回一个AI类型的消息 return ChatMessage.agent(result)这个BasicQASkill继承自LLMSkill它封装了与LLM交互的细节。system_prompt定义了AI的角色。execute方法是技能的执行入口它接收SkillContext包含对话历史等信息并返回一个ChatMessage。3.3 创建专属Agent议员有了Skill我们就可以创建Agent了。一个Agent可以拥有多个Skill但这里我们先给每个Agent分配一个专属技能打造“专家”人设。# agents/__init__.py from council.agents import Agent from council.controllers import BasicController from council.processors import BasicProcessor from council.chains import Chain # 导入我们定义的技能 from skills.basic_qa_skill import BasicQASkill from skills.python_skill import PythonExpertSkill # 假设我们之后会定义 from skills.web_skill import WebDevSkill # 假设我们之后会定义 def create_python_agent() - Agent: 创建Python专家Agent skill BasicQASkill() # 这里可以先共用基础技能后续替换为更专业的Python技能 chain Chain(namePython解答链, description专门处理Python相关问题, runners[skill]) controller BasicController(chains[chain]) processor BasicProcessor() return Agent(controller, processor, namePython专家) def create_web_agent() - Agent: 创建Web开发专家Agent skill BasicQASkill() # 同上 chain Chain(nameWeb解答链, description专门处理HTML/CSS/JS相关问题, runners[skill]) controller BasicController(chains[chain]) processor BasicProcessor() return Agent(controller, processor, nameWeb开发专家) def create_general_agent() - Agent: 创建通用问题处理Agent skill BasicQASkill() chain Chain(name通用解答链, description处理其他通用技术问题, runners[skill]) controller BasicController(chains[chain]) processor BasicProcessor() return Agent(controller, processor, name通用助手)这里我们创建了三个Agent每个Agent内部都包含一个Chain目前只有单个Skill、一个BasicController最简单的控制器按顺序或并行执行Chain和一个BasicProcessor处理输入输出。BasicController在这里的作用相对简单因为每个Agent只有一个Chain。在更复杂的场景中Controller会负责在多个Chain间做选择。3.4 实现智能路由LLMController议长现在我们有几位“专家”了需要一个“议长”来根据问题类型分发任务。这就是LLMController的用武之地。# controllers/router_controller.py from council.controllers import LLMController from council.llm import OpenAILLM from council.contexts import ChatMessage class RouterController(LLMController): 一个智能路由控制器使用LLM分析问题并分发给对应的Agent链 def __init__(self, chains): llm OpenAILLM(modelgpt-3.5-turbo) # 给LLM的指令告诉它如何根据问题选择专家 prompt ( 你是一个技术问题路由员。请分析用户的问题并严格从以下选项中选择最相关的专家来处理\n 1. Python专家 - 如果问题关于Python语法、库如pandas, numpy、框架如Django, Flask。\n 2. Web开发专家 - 如果问题关于HTML、CSS、JavaScript、前端框架React, Vue或HTTP协议。\n 3. 通用助手 - 如果问题关于其他编程语言Java, C、算法、数据结构、软件工程理念或无法明确归类。\n 只返回选项的数字1, 2, 3不要有任何其他解释。 ) super().__init__(llmllm, chainschains, response_threshold0.7, top_k1, promptprompt) def _parse_llm_response(self, response: ChatMessage) - str: # 解析LLM的返回期望是“1”、“2”或“3” choice response.message.strip() if choice in [1, 2, 3]: # 将数字映射到Chain的名称需要与传入的chains顺序对应 chain_names [chain.name for chain in self._chains] # 简单映射1-Python解答链 2-Web解答链 3-通用解答链 # 这里假设chains传入的顺序是 [python_chain, web_chain, general_chain] return chain_names[int(choice) - 1] else: # 如果LLM没有按要求返回则默认路由到通用助手 logging.warning(fLLM returned unexpected choice: {choice}. Defaulting to general chain.) return 通用解答链这个RouterController继承自LLMController。它的核心是prompt我们通过精心设计的提示词引导LLM扮演路由员的角色。response_threshold是置信度阈值低于此值的结果可能被忽略。_parse_llm_response方法用于将LLM的文本输出解析成框架能理解的Chain名称。3.5 组装完整应用并运行最后我们把所有部件组装起来形成一个完整的多Agent系统。# main.py import logging from council.contexts import AgentContext, ChatMessage from council.agents import Agent from council.processors import BasicProcessor from agents import create_python_agent, create_web_agent, create_general_agent from controllers.router_controller import RouterController from council.chains import Chain logging.basicConfig(levellogging.INFO) def main(): # 1. 创建各个专家Agent内部的Chain实际应用中这部分可能已经在Agent内部定义好 python_agent create_python_agent() web_agent create_web_agent() general_agent create_general_agent() # 为了给Controller使用我们需要提取出每个Agent的主Chain。 # 这里简化处理我们直接使用Agent的chain属性假设我们修改了Agent创建方式使其暴露chain。 # 更标准的做法是直接构建Chain列表但为了演示清晰我们采用以下方式 python_chain Chain(namePython解答链, runners[python_agent]) web_chain Chain(nameWeb解答链, runners[web_agent]) general_chain Chain(name通用解答链, runners[general_agent]) all_chains [python_chain, web_chain, general_chain] # 2. 创建智能路由控制器议长 router_controller RouterController(chainsall_chains) # 3. 创建顶层的“议会”Agent其核心就是这个路由控制器 council_processor BasicProcessor() council_agent Agent(controllerrouter_controller, processorcouncil_processor, name技术议会) # 4. 运行测试 test_questions [ 如何在Python中反转一个列表, CSS的Flex布局和Grid布局有什么区别, 什么是快速排序算法的时间复杂度, 用Django如何实现用户认证 ] for question in test_questions: print(f\n用户问题: {question}) print(- * 40) # 创建执行上下文 context AgentContext.from_user_message(question) # 设置预算例如最多消耗1000个Token context.budget 1000 try: # 执行议会Agent result council_agent.execute(context) # 打印结果 if result and result.messages: best_message result.messages[-1] # 通常最后一个消息是最佳答案 print(f回答 ({best_message.source}): {best_message.message}) print(f本次消耗Token: {context.budget.spent}) else: print(未获得有效回答。) except Exception as e: print(f执行出错: {e}) if __name__ __main__: main()运行这个main.py你会看到系统对每个问题首先会由RouterControllerLLM判断问题类型然后自动路由到对应的专家Agent进行解答并打印出回答内容和消耗的Token数。实操心得在初次运行这类多Agent系统时最容易出现的问题是LLM的路由判断不准。如果发现路由错误比如把Python问题分给了Web专家不要急于修改代码首先应该优化RouterController中的提示词prompt。让指令更清晰提供更明确的例子往往能极大提升路由准确性。这是提示词工程Prompt Engineering在多Agent系统中的关键应用。4. 进阶技巧与实战优化一个能跑通的Demo只是起点。要让Council应用真正可靠、高效还需要考虑很多工程细节。4.1 技能Skill的深度定制前面的BasicQASkill只是一个起点。实战中的Skill需要更强大。工具调用Tool Calling让Agent不仅能说还能做。你可以封装一个Skill使其能执行Shell命令、查询数据库、调用第三方API如GitHub API、天气API。Council的SkillContext可以传递参数Skill内部可以解析这些参数并执行具体操作。class SQLQuerySkill(SkillBase): def __init__(self, db_connection): self.db db_connection super().__init__() def execute(self, context: SkillContext): query self._parse_query_from_context(context) # 从上下文或LLM生成中解析SQL result self.db.execute(query) return ChatMessage.agent(f查询结果{result})复杂提示词与上下文管理Skill可以维护复杂的对话历史实现多轮交互。例如一个“调试助手”Skill可以记住之前尝试过的解决方案避免重复。流式输出Streaming对于生成长篇内容如代码、报告的Skill可以支持流式输出提升用户体验。这需要与支持流式响应的LLM客户端结合。4.2 控制流Controller的多样化选择LLMController功能强大但成本较高每次路由都需调用LLM。Council提供了其他选择BasicController简单可靠按固定顺序或并行执行Chain。适合流程确定、无需动态决策的场景。FilterController先让所有Chain并行执行然后通过Evaluator对结果进行过滤和排序只返回最优的。这适用于“海选”场景但资源消耗较大。自定义Controller你可以继承ControllerBase实现任何你想要的调度逻辑。例如一个基于规则的控制器如果问题包含“error”则路由到“调试专家”如果包含“how to”则路由到“教程生成专家”。4.3 评估器Evaluator的设计艺术评估器是保证输出质量的关键。除了用另一个LLM做评估还有很多轻量级方法基于规则的评估检查输出长度、是否包含禁止词汇、是否符合特定格式如JSON。交叉验证Cross-Validation让两个不同的Agent回答同一问题然后比较答案的一致性或者让第三个“裁判”Agent评判哪个更好。事实核查Fact-Checking对于涉及事实的答案可以调用知识库检索API进行验证。成本与质量权衡设计一个综合评估函数同时考虑LLM的置信度分数、回答长度避免过于简短、Token消耗成本实现性价比最优。4.4 预算Budget管理与成本控制在商业应用中成本控制至关重要。Council的Budget对象可以绑定到整个执行上下文AgentContext。全局预算为一次用户会话设置总Token上限。链式预算可以为某个特定的Chain或Skill设置子预算防止某个环节消耗过多资源。预算监控与熔断在Agent执行过程中实时检查context.budget.remaining如果剩余预算不足可以提前终止非关键任务或返回降级结果。def execute(self, context: SkillContext): if context.budget.remaining 50: return ChatMessage.agent(预算不足无法完成完整分析。以下是简要回答...) # ... 正常执行4.5 错误处理与系统韧性多Agent系统环节多出错概率也高。必须构建健壮的错误处理机制。Agent/Skill级别容错每个Skill的execute方法都应该用try...except包裹返回一个友好的错误消息而不是让整个系统崩溃。降级策略当某个专家Agent失败时Controller应能感知并路由到备用的通用Agent。超时控制对于调用外部API或执行耗时操作的Skill必须设置超时避免整个请求被挂起。日志与监控详细记录每个Agent的输入、输出、耗时、Token消耗和错误信息。这对于调试和优化系统性能不可或缺。可以集成像Prometheus和Grafana这样的监控工具。5. 常见问题与排查实录在实际开发和部署Council应用时我踩过不少坑。这里总结几个最常见的问题和解决思路。5.1 LLM路由不准或响应格式错误症状RouterController总是选择错误的Chain或者返回的无法被_parse_llm_response解析。排查检查提示词这是最常见的原因。确保你的路由提示词指令清晰、无歧义。使用“只返回数字”、“不要有任何其他文本”等强约束。可以提供几个“输入-输出”的例子Few-shot Learning来引导LLM。降低top_k在LLMController初始化时设置top_k1强制LLM只返回一个最可能的选择。调整温度Temperature如果使用的是可以配置参数的LLM客户端将温度设为0或较低值使输出更确定、更可预测。手动测试将你的提示词和用户问题单独提出来用OpenAI Playground或类似工具测试观察LLM的原始输出是否符合预期。5.2 执行速度慢延迟高症状处理一个简单问题需要十几秒甚至更久。排查串行与并行检查你的Controller和Chain配置。如果多个Agent/Chain之间没有依赖关系使用BasicController的并行模式或者使用FilterController可以显著缩短总耗时。LLM响应慢考虑更换为更快的模型如从GPT-4切回GPT-3.5-Turbo或者为LLM调用设置合理的超时时间。Skill优化检查自定义Skill中是否有同步的、耗时的I/O操作如网络请求、大文件读取。考虑将其异步化或增加缓存机制。上下文长度传递的上下文对话历史是否过长过长的上下文会增加LLM处理时间和Token消耗。实现一个智能的上下文窗口或摘要机制。5.3 Token消耗超出预算或成本失控症状账单激增或者频繁触发预算不足错误。排查与优化精细化预算设置不要只设一个全局总预算。为不同的Chain和Skill设置更细粒度的子预算。对于成本高的“重量级”专家如调用GPT-4的Agent给予更严格的预算。压缩上下文在将历史消息传递给LLM前使用一个轻量级模型如gpt-3.5-turbo对长上下文进行摘要只保留关键信息。缓存结果对于常见、重复的问题例如“Python怎么安装包”可以将问答对缓存起来使用内存缓存如Redis或磁盘缓存下次直接返回缓存结果避免调用LLM。评估成本效益并非所有环节都需要最强模型。对于路由、简单分类等任务完全可以使用小模型或规则系统。将昂贵的LLM调用用在最需要创造性和复杂推理的环节。5.4 多Agent协作产生混乱或低质输出症状最终答案质量不高或者多个Agent的输出相互矛盾。排查与改进强化评估器Evaluator不要仅仅依赖最后一个Agent的输出。引入一个强大的“评审员”Evaluator可以使用更强的LLM如GPT-4对所有候选答案进行打分和排序甚至进行改写和融合。设计协作流程对于复杂任务不要简单并行。设计顺序链让后一个Agent基于前一个Agent的成果进行深化。例如“调研Agent - 大纲Agent - 写作Agent - 润色Agent”。明确角色与边界在定义每个Agent的System Prompt时务必清晰界定其职责和边界避免越界回答。例如明确告诉“代码专家”“你只负责提供代码片段和解释不负责提供商业建议”。人工反馈循环Human-in-the-loop在关键决策点引入人工审核。例如让Controller在决定采用哪个方案前将选项提交给人做最终裁定。这在落地高风险业务场景时非常有效。Council框架为我们提供了一个强大的工具箱将多智能体系统的构想变得工程化、可实施。它最大的魅力不在于解决了某个具体问题而在于提供了一套范式让我们可以像搭积木一样将不同的AI能力组合起来去应对那些单一模型无法解决的复杂挑战。从简单的路由问答到复杂的多轮辩论与决策其可能性取决于你的设计和创意。