機(jī)器之心發(fā)布

AI Agent 正在從 "單兵作戰(zhàn)" 走向 "團(tuán)隊(duì)協(xié)作"—— 讓多個(gè) Agent 分工配合，去完成單個(gè) Agent 難以獨(dú)立扛下來(lái)的復(fù)雜任務(wù)，也是近期最受關(guān)注的方向之一。

沿著這條路，華為支持的openJiuwen 社區(qū)一直在圍繞 Coordination Engineering（協(xié)同工程）推進(jìn)多智能體協(xié)同：Agent Swarm 讓多個(gè)智能體自主分工、協(xié)同執(zhí)行；Swarm Skills 把一次成功的團(tuán)隊(duì)協(xié)作沉淀成可復(fù)用的 "團(tuán)隊(duì)技能"；SwarmSkill Creator 進(jìn)一步讓用戶用一句自然語(yǔ)言就能生成多角色團(tuán)隊(duì)。

能 "組起隊(duì)" 之后，下一步要解決的，就是 "團(tuán)隊(duì)怎么穩(wěn)定地把活干完"。

這一次，openJiuwen 給這條技術(shù)棧補(bǔ)上了新的一塊 ——開源 SwarmFlow，一種面向多智能體團(tuán)隊(duì)的可控工作流編排。

它想回答的，是多智能體走進(jìn)復(fù)雜任務(wù)后繞不開的一個(gè)問(wèn)題：

團(tuán)隊(duì)會(huì)協(xié)作了，但這套協(xié)作流程，能不能被穩(wěn)定、可控、可復(fù)用地執(zhí)行？

會(huì)協(xié)作之后：復(fù)雜任務(wù)帶來(lái)的三個(gè)考驗(yàn)

要理解 SwarmFlow，得先理解它針對(duì)的痛點(diǎn)。

在主流的多 Agent 協(xié)作模式里，通常有一個(gè) Leader Agent 充當(dāng)大腦：它一邊理解需求，一邊拆任務(wù)、建成員、分配工作、等結(jié)果，再根據(jù)回傳決定下一步。任務(wù)簡(jiǎn)單時(shí)，這種 "臨場(chǎng)調(diào)度" 非常靈活。

但任務(wù)一旦變長(zhǎng)、變大，出現(xiàn)多步驟、多分支，需要并行、需要驗(yàn)證和重試，把整條流程都?jí)涸?Leader 的臨場(chǎng)判斷上，會(huì)遇到三個(gè)繞不開的問(wèn)題：

• Leader 變成瓶頸。每一份中間結(jié)果都要回到 Leader，它的上下文很快被過(guò)程信息淹沒(méi)，大量精力消耗在 "流程管理" 上，反而做不好真正需要它判斷的事。
• 過(guò)程不穩(wěn)定。同一個(gè)任務(wù)跑兩次，可能走出兩條不同路徑 —— 因?yàn)槊恳徊蕉既Q于 Leader 當(dāng)場(chǎng)怎么決定。
• 執(zhí)行不可靠。誰(shuí)先做、誰(shuí)并行、什么時(shí)候匯總、失敗怎么處理，這些要求即便提前寫清楚，到底有沒(méi)有被照做，仍然依賴 Leader 臨場(chǎng)發(fā)揮。

而很多復(fù)雜任務(wù)的協(xié)作關(guān)系，其實(shí)是清晰、可以提前確定的。金融研判要讓宏觀、行業(yè)、風(fēng)險(xiǎn)、投資幾個(gè)角色并行研判再統(tǒng)一匯總；論文分享要先讀論文、再生成總結(jié)、最后撰寫郵件發(fā)送 —— 每一步的輸入輸出都很明確。

openJiuwen 的判斷是：這類任務(wù)真正關(guān)鍵的不是 "多叫幾個(gè) Agent"，而是把這套確定的協(xié)作關(guān)系穩(wěn)定地執(zhí)行下來(lái)，而不是每次重新臨場(chǎng)判斷一遍。

核心思路：編排歸系統(tǒng)，智能歸 Agent

SwarmFlow 的解法，可以用一句話概括：把 "編排" 和 "智能" 分開。

誰(shuí)先做、誰(shuí)并行、誰(shuí)把結(jié)果交給誰(shuí)、什么時(shí)候匯總、失敗如何處理 —— 這些協(xié)作關(guān)系（編排），交給系統(tǒng)按程序穩(wěn)定執(zhí)行；而每個(gè)子任務(wù)具體怎么理解、怎么推理（智能），才交給 Agent。

常見的多 Agent 協(xié)作流程是：Leader 既要做編排、又要做判斷，兩件事混在一起，全靠一輪輪臨場(chǎng)推進(jìn)。

SwarmFlow 做的，是把編排邏輯從 Leader 的 "臨場(chǎng)理解" 里抽出來(lái)，變成一段系統(tǒng)可以自動(dòng)執(zhí)行的工作流：Leader 不再每一輪手動(dòng)調(diào)度，只需要啟動(dòng)這條工作流，后續(xù)協(xié)作由 SwarmFlow 自動(dòng)推進(jìn)，Agent 只在需要推理的節(jié)點(diǎn)被調(diào)用。

由此，"團(tuán)隊(duì)怎么配合" 不再靠 Leader 臨場(chǎng)判斷，而是被系統(tǒng)穩(wěn)定執(zhí)行、自動(dòng)追蹤、可被復(fù)用。用 openJiuwen 自己的話說(shuō)：SwarmFlow 增加的不是 Agent 數(shù)量，而是協(xié)作的確定性。

這背后是一個(gè)并不激進(jìn)的判斷：不是 "越自主越好"，而是為任務(wù)匹配合適的形態(tài)。確定的編排更可預(yù)測(cè)、更易復(fù)盤，自主推理更靈活、更能應(yīng)對(duì)開放問(wèn)題。

那它和大家已經(jīng)熟悉的 Swarm Skill 是什么關(guān)系？

一句話：Swarm Skill 是團(tuán)隊(duì)協(xié)作的能力包，SwarmFlow 是其中負(fù)責(zé) "可執(zhí)行編排" 的那部分能力。

Swarm Skill 定義了一支團(tuán)隊(duì) —— 有哪些角色、各自負(fù)責(zé)什么、如何協(xié)作、遇到問(wèn)題怎么處理。過(guò)去它更像一份 "團(tuán)隊(duì)協(xié)作說(shuō)明書"，把該怎么配合寫清楚了，但真正執(zhí)行時(shí)仍要靠 Leader 一邊讀、一邊臨場(chǎng)照做，流程一長(zhǎng)，照樣會(huì)回到上面那三個(gè)問(wèn)題。

SwarmFlow 補(bǔ)上的正是 "執(zhí)行" 這一環(huán)：當(dāng)一支團(tuán)隊(duì)的協(xié)作流程可以提前確定時(shí)，就把這套編排寫進(jìn) Swarm Skill 的 scripts/workflow.py，讓它從 "靠 Agent 臨場(chǎng)照做" 變成 "被系統(tǒng)直接執(zhí)行"。

所以 SwarmFlow 不是另起爐灶的新概念，而是讓 Swarm Skill 從一份 "協(xié)作說(shuō)明書"，長(zhǎng)出一條 "可執(zhí)行的工作流"。

該不該寫成腳本：就看編排能不能提前確定

SwarmFlow 比較有意思的地方，在于它沒(méi)有走 "把一切都腳本化" 的極端。openJiuwen 給出的判斷標(biāo)準(zhǔn)只有一個(gè) ——編排能不能提前確定

同一個(gè) Swarm Skill 由此分成兩種形態(tài)。

第一種，不帶 workflow.py 腳本。適合編排本身就動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景，比如多專家圓桌研討、方案評(píng)審、戰(zhàn)略討論。這類任務(wù)里，角色和階段是確定的 —— 會(huì)有哪些人參與、大致經(jīng)歷 "獨(dú)立思考、相互討論、觀點(diǎn)匯總" 幾個(gè)階段；但誰(shuí)回應(yīng)誰(shuí)、誰(shuí)質(zhì)疑誰(shuí)、誰(shuí)補(bǔ)充誰(shuí)，需要根據(jù)上下文臨場(chǎng)決定。它更像一場(chǎng)真實(shí)會(huì)議：議程是確定的，但觀點(diǎn)如何流動(dòng)、信息如何交鋒，得在協(xié)作過(guò)程中自然發(fā)生。強(qiáng)行寫成腳本，反而會(huì)束縛協(xié)作。所以這類 Swarm Skill 只沉淀角色、規(guī)則、邊界和協(xié)作方式，把 "誰(shuí)交給誰(shuí)" 留給臨場(chǎng)判斷。

第二種，帶 workflow.py 腳本。適合編排可以提前確定的任務(wù)，比如論文分析與辦公自動(dòng)化：論文解析的結(jié)果交給總結(jié)，總結(jié)交給文檔生成，文檔再交給郵件撰寫 —— 誰(shuí)接誰(shuí)、下一步做什么，都能提前定好。于是腳本里用 SwarmFlow 把這套編排固化下來(lái)，交給系統(tǒng)穩(wěn)定執(zhí)行。

一句話：編排是動(dòng)態(tài)的，用不帶腳本的 Swarm Skill 保留開放協(xié)作；編排能提前確定，用帶腳本的 Swarm Skill 承接可執(zhí)行編排。

這正是 SwarmFlow 的設(shè)計(jì)亮點(diǎn) —— 確定性與開放性可以在同一套體系里各得其所，十分靈活。

SwarmFlow 長(zhǎng)什么樣：用積木搭出團(tuán)隊(duì)工作流

openJiuwen 提供了一組算子當(dāng)積木，用于搭建 SwarmFlow—— 每個(gè)算子只管一件事，拼起來(lái)就能描述出復(fù)雜的團(tuán)隊(duì)協(xié)作。

這套積木大致覆蓋四類需求：派生智能體去執(zhí)行子任務(wù)、讓多個(gè)智能體以不同方式并發(fā)與流轉(zhuǎn)、把長(zhǎng)流程切分成可觀察的階段并支持子流程復(fù)用、以及在關(guān)鍵環(huán)節(jié)插入人機(jī)交互。

落到具體能力上，有幾處設(shè)計(jì)值得一提。

并發(fā)不止一種：一種是并行parallel，幾個(gè)智能體一起跑、全部完成后統(tǒng)一匯總；另一種是流水線 pipeline，多個(gè)條目各自獨(dú)立逐級(jí)流過(guò)、互不等待 —— 前者適合多視角研判后合并，后者適合批量逐條處理。有狀態(tài)的智能體 agents_session 能在多輪協(xié)作中保留記憶，甚至 "分身" 出一個(gè)副本去做假設(shè)推演而不污染主線。需要人拍板的地方，可以插入一個(gè)人機(jī)節(jié)點(diǎn)human，在執(zhí)行中向人類要一條輸入或一次審批。此外還有專門約束資源與額度消耗的算子 budget，把 "會(huì)不會(huì)跑超" 也納入了可控范圍。

通過(guò)這些算子：一個(gè)動(dòng)作一塊積木，復(fù)雜協(xié)作由簡(jiǎn)單積木拼出來(lái)，無(wú)需從零設(shè)計(jì)編排邏輯。

同時(shí)，SwarmFlow 不是黑盒，在 JiuwenSwarm TUI 中，用戶還可以通過(guò) /swarmflows打開內(nèi)置可視化視圖，用一張實(shí)時(shí)交互式樹狀圖查看當(dāng)前會(huì)話里的所有 Swarm Workflow：上方展示階段進(jìn)度，下方聯(lián)動(dòng)展示選中階段里的 Agent 狀態(tài)；需要進(jìn)一步排查時(shí)，也可以下鉆到單個(gè) Agent，查看提示詞、輸出結(jié)果或錯(cuò)誤日志。

對(duì)想把多智能體用進(jìn)生產(chǎn)的團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，可觀測(cè)、可續(xù)跑、可控額度，往往比 "算子多不多" 更要緊。

怎么用：從一句話生成，到 Team 模式自動(dòng)調(diào)用

形態(tài)分成兩種，門檻卻沒(méi)有變高，因?yàn)樯珊驼{(diào)用都被 openJiuwen 包了起來(lái)。

生成端，交給內(nèi)置的 SwarmSkill Creator。它是 JiuwenSwarm 內(nèi)置的能力，用戶無(wú)需額外安裝，會(huì)根據(jù)自然語(yǔ)言需求自動(dòng)判斷該生成哪種形態(tài)：默認(rèn)生成不帶腳本的 Swarm Skill（角色、協(xié)作規(guī)則、流程說(shuō)明和約束），適合開放協(xié)作；當(dāng)它判斷用戶要的是一條工作流 —— 比如 "幫我寫一條工作流，逐篇分析這批論文、匯總成報(bào)告再發(fā)郵件"—— 就生成僅含腳本的版本，只保留一個(gè)最小的 Skill.md 入口和一個(gè) workflow.py，讓用戶快速拿到能跑、可復(fù)用的工作流；兩者都要時(shí)，也支持生成兼具完整協(xié)作規(guī)范和腳本的版本。用戶不必先理解文件結(jié)構(gòu)，也不必手寫編排腳本，只要把目標(biāo)說(shuō)清楚。

調(diào)用端，在 Team 模式下一句需求自動(dòng)進(jìn)入。用戶不用分辨任務(wù)屬于哪種形態(tài)，也不用手動(dòng)編排每個(gè) Agent 的執(zhí)行順序，只要用自然語(yǔ)言描述，系統(tǒng)會(huì)判斷其中是否包含工作流意圖。

例如 "用工作流幫我分析這家公司是否值得投資"，或 "用 swarmflow 組織幾個(gè)專家閱讀這篇論文、生成總結(jié)文檔并起草一封郵件"。識(shí)別到工作流意圖后，系統(tǒng)會(huì)進(jìn)一步判斷任務(wù)形態(tài)：適合固定編排就進(jìn)入 SwarmFlow，更適合開放協(xié)作就用不帶腳本的 Swarm Skill，單個(gè) Agent 夠用就不額外啟動(dòng)多 Agent。

這也是 openJiuwen 想定義的可控協(xié)同工程新范式 ——讓復(fù)雜協(xié)作在系統(tǒng)內(nèi)部變得可控，讓用戶側(cè)保持自然和簡(jiǎn)單。

三個(gè)實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景

看完了設(shè)計(jì)，再看看實(shí)戰(zhàn)效果。

參考 JiuwenSwarm 快速上手，先安裝與啟動(dòng) JiuwenSwarm：https://openjiuwen.com/jiuwenswarm#quick-start

場(chǎng)景一：從一張流程圖，生成一套金融分析的 SwarmFlow。用戶上傳了一個(gè)流程圖，JiuwenSwarm 基于該流程圖，使用內(nèi)置的 swarmskill-creator 即可直接生成該流程圖對(duì)應(yīng)的 SwarmFlow 團(tuán)隊(duì)技能，包含對(duì)應(yīng)的工作流執(zhí)行腳本 —— 整條 SwarmFlow 不用手動(dòng)編排，由一張圖直接生成。

用戶提出分析目標(biāo)，這條工作流就會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)：先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、清洗，然后從財(cái)務(wù)、行情等五個(gè)維度并行分析，最后交叉驗(yàn)證、綜合置信度，輸出完整的分析報(bào)告和總結(jié)建議。整個(gè)過(guò)程中，用戶看到的不只是最終答案，還能看到團(tuán)隊(duì)在各階段如何推進(jìn)。

場(chǎng)景二：給定選題，自動(dòng)進(jìn)行技術(shù)調(diào)研、素材整理并發(fā)送郵件。這個(gè)案例是一個(gè)更接近日常辦公和科研協(xié)作的技術(shù)分享工作流。用戶只需要給出技術(shù)分享主題和目標(biāo)讀者，SwarmFlow 就會(huì)自動(dòng)組織多個(gè)階段依次推進(jìn)：先搜索相關(guān)論文和資料，再整理素材、提取可用圖片并保存到本地目錄；隨后分析核心問(wèn)題、技術(shù)趨勢(shì)、關(guān)鍵觀點(diǎn)、可討論議題等；最后生成結(jié)構(gòu)清晰、適合組內(nèi)閱讀的技術(shù)分享郵件，并發(fā)送給指定收件人。

技術(shù)分享是一類會(huì)反復(fù)發(fā)生的團(tuán)隊(duì)工作：主題會(huì)變，但 “搜資料、提素材、做分析、寫郵件、發(fā)出去” 的動(dòng)作和標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)穩(wěn)定。SwarmFlow 可以把這套流程固化下來(lái)，避免每次臨場(chǎng)指揮導(dǎo)致步驟遺漏、口徑變化和交付不一致。

場(chǎng)景三：在已有團(tuán)隊(duì)技能上補(bǔ)充工作流，200 頁(yè) PPT 穩(wěn)定產(chǎn)出。這個(gè)案例基于已有的團(tuán)隊(duì)技能，生成了一條專門生產(chǎn) PPT 的工作流 —— 設(shè)計(jì)三階段流程，階段一首先規(guī)劃章節(jié)主題和分工，階段二里 10 個(gè)章節(jié)并行生成 PPT，最后合并階段把所有章節(jié)統(tǒng)一匯總，整理成一份 200 頁(yè)的完整 PPT。

做大型 PPT 正是那種 "步驟固定、但量大易亂" 的任務(wù)：兩百頁(yè)內(nèi)容若全靠 Leader 一頁(yè)頁(yè)臨場(chǎng)調(diào)度，每次跑出來(lái)的結(jié)構(gòu)、風(fēng)格、詳略都可能不一樣；而固化成工作流之后，每次都按相同的步驟和標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行，既靠并行明顯加速，又能穩(wěn)定產(chǎn)出一份結(jié)構(gòu)統(tǒng)一、風(fēng)格一致的 200 頁(yè) PPT。

幾點(diǎn)觀察與思考

把這次開源放回 openJiuwen 的 Coordination Engineering 這條線上看，SwarmFlow 幾個(gè)設(shè)計(jì)上的選擇值得關(guān)注。

一是它把 "編排" 和 "智能" 顯式切開，又和 Swarm Skill 這套能力包統(tǒng)一了起來(lái) ——"可執(zhí)行編排"成了團(tuán)隊(duì)能力的一部分，而不是另起一套獨(dú)立的編排系統(tǒng)。

二是它用自然語(yǔ)言生成（SwarmSkill Creator）加 Team 模式自動(dòng)路由，"該用哪種形態(tài)" 不需要用戶操心。

三是人機(jī)節(jié)點(diǎn)、可觀測(cè)、斷點(diǎn)續(xù)跑、額度約束這層工程能力，保證了 "可控" 真正落地。

值得一提的是，華為云 AgentArts 也已經(jīng)將 openJiuwen 引入到商業(yè)化平臺(tái)能力中，開箱即用，感興趣的用戶可以直接去華為云官網(wǎng)體驗(yàn)。

多智能體的故事，正在從 "能不能協(xié)作"，走向 "能不能穩(wěn)定地把復(fù)雜工作干完"—— 而后者更難、也更關(guān)鍵。SwarmFlow 給出的答案是把 "編排" 交給系統(tǒng)、"智能" 留給 Agent：它增加的不是 Agent 數(shù)量，而是協(xié)作的確定性。作為國(guó)產(chǎn)全開源的 AI Agent 平臺(tái)，openJiuwen 也已將 SwarmFlow 完整放在社區(qū)上，值得開發(fā)者上手試試，也值得我們持續(xù)關(guān)注。