AI時裝屋的誕生 – 剖析Multi-Agent System應用與現況（下）

Single Agent在面對需要多步驟、跨領域知識和工具調用的複雜任務時，常受限於上下文本對話內容、AI幻覺風險以及缺乏專門工具操作能力的挑戰，而MAS的崛起，正是為了從根本上解決上述問題，並讓試圖成為各專業領域合適的服務工具，相較於Single Agent，MAS的主要優勢在於可擴充性和模組化、增強協作與平行處理、以及彈性與容錯，非常符合百工百業導入AI對於更動態與可擴充性的要求，也較能符合企業實際專業分工的概念。

圖 1：Single Agent與MAS的比較

資料來源：https://medium.com/@bluebashco/why-multi-agent-systems-are-outpacing-single-agent-ai-in-2025-932d5ec1faac

MAS的關鍵在於「角色分工」，與單一Agent試圖完成所有任務不同，MAS將一個複雜任務目標拆解並分配給多個不同的Agent，以有效降低AI Agent在複雜任務中的錯誤率（AI幻覺風險）並提升運算效率，且各家業者以已發展出多樣不同的MAS架構：

• 圖形化架構（Graph-Based Architecture）：以LangChain的LangGraph為例，將Agent視為節點，流程視為邊，專為建立「狀態導向」和「基於圖形處理」的AI工作流程而設計，讓開發者能夠用最直觀、模組化的方式，設計高度可控、可擴展的LLM代理系統與多步驟流程。
• 對話式協作（Conversational Collaboration）： 像Microsoft的AutoGen的開元人工智慧代理開發架構，可以讓開發人員透過組合多個代理程式，建立生成式人工智慧應用程式，讓代理程式能夠彼此透過自然語言對話完成任務，模擬人類工作團隊的互動模式。
• 層級架構（Hierarchical Structure）：例如Google ADK的方式，包含協調者Agent和多個執行者Agent，協調者Agent負責負責理解語言、推理、規劃，處理任務與目標分析與分解；執行者Agent控制流程、安排任務順序，專注於分解後的特定子任務，包括依序Agent（Sequential Agent）、平行Agent（Parallel Agent）、迴圈Agent（Loop Agent）等方式，提高了MAS系統的擴展性和容錯性。

圖 2：MAS的Aegnt互動設計概念

資料來源：https://bgiri-gcloud.medium.com/how-to-build-multi-agent-systems-with-adk-agent-development-kit-cd727ab00ba2

雖然說各大AI平台業者都已投入Multi Agnet的架構，但MAS的架構仍有許多挑戰與發展關鍵需要克服，例如Agent之間的溝通與資源協調以及避免資訊超載仍是難點，需要更優化的通訊協定和協調機制。在此同時MAS的信任度仍是問題，當多個Agent自主執行任務與關鍵決策時，目前仍無法提供完整的系統決策透明度、可解釋性與人類介入點的機制。最後就是效能評估與衡量方式，與傳統單一Agent效能分析方式不同，MAS需要建立新且有效的Benchmarking測試方法。

觀察各AI大廠競相提出MAS架構，Multi-Agent系統已然成為下一波AI競爭的關鍵戰場，也表現出AI技術發展已經從從單純的「單一工具」，進入升級為能夠獨立自主作業的「虛擬團隊」。但為了下階段信任式AI發展，必須將負責任AI（Responsible AI）融入其中，才能真正導入百工百業，創造這波由AI代理人驅動的生產力革命時代。

封面圖片來源：本文作者以Gemini生成情境圖

參考資料來源：

1. https://www.ithome.com.tw/news/167060
2. https://www.leadadds.com/en/learning-centre/what-is-langgraph/
3. https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10389813
4. https://github.com/google/adk-docs/blob/main/docs/agents/multi-agents.md
5. Building AI Fashion House: A Multi-Agent System | by Margaret Maynard-Reid | Google Cloud - Community | Medium
6. https://www.eetimes.com/dac-2025-towards-multi-agent-systems-in-eda/
7. https://medium.com/@bluebashco/why-multi-agent-systems-are-outpacing-single-agent-ai-in-2025-932d5ec1faac
8. https://collabnix.com/multi-agent-and-multi-llm-architecture-complete-guide-for-2025/
9. https://www.youtube.com/watch?v=v7aJQaGggvs
10. https://bgiri-gcloud.medium.com/how-to-build-multi-agent-systems-with-adk-agent-development-kit-cd727ab00ba2