day40:了解agent通信与上下文共享
Agent 通信与上下文共享
一、什么是 Agent 通信与上下文共享？
定义：
Agent 通信 = 多个 Agent 之间交换信息 上下文共享 = 多个 Agent 基于同一份“状态 / 记忆”协作完成任务用于解决多个agent之间分工协作汇总的问题
二、为什么一定需要 Agent 通信？
️1. 任务天然可拆分
例如：
搜索新闻 分析关系 生成总结每个 Agent 职责不同，但结果要合并。
2. Agent 需要“知道别人做了什么
例如：
Writer Agent 不应该再去搜索 Analyzer Agent 需要知道 Search Agent 找到了什么必须通信 / 共享上下文
3. 工程可控性
限制某个 Agent 的权限（只搜索、不生成结论） 避免工具重复调用（省钱）三、Agent 通信与上下文共享的典型方式 ⭐
方式 1：直接消息传递（Message Passing）
Agent A → message → Agent B特点：
简单 强耦合 - 不适合复杂系统适合：demo / 原型
方式 2：共享状态（Shared State）⭐⭐⭐
Shared State ├─ search_results ├─ analysis └─ final_answer特点：
解耦 易扩展 ⭐LangGraph 原生支持方式 3：黑板模式（Blackboard）
Agents ⇄ Blackboard ⇄ Agents特点：
所有 Agent 只读写“公共黑板” 常见于复杂多 Agent 系统LangGraph 的 state 就是轻量黑板
方式 4：基于记忆（Memory / DB）⭐⭐⭐
特点：
Redis / DB / VectorStore / GraphDB 用于跨会话通信适合长期 Agent（智能助理 / 任务管家）
回顾： LangGraph 中的核心概念(day37⭐⭐⭐)
1. State = 上下文共享的核心
fromtypingimportTypedDict,ListclassAgentState(TypedDict):topic:strsearch_results:List[str]analysis:strfinal_answer:str所有 Agent 节点：
输入：State 输出：State 的一部分2. Node = 一个 Agent / 一个角色
SearchAgent → 写 search_results AnalyzerAgent → 读 search_results，写 analysis WriterAgent → 读所有，写 final_answer3.Edge = 通信顺序（谁先谁后）
Search → Analyze → WriteDEMO
#requirements.txt langchain>=0.1.0 langchain_openai langgraph langchain-corepip install -r requirements.txt
fromtypingimportTypedDictfromlangchain_openaiimportChatOpenAIfromlanggraph.constantsimportENDfromlanggraph.graphimportStateGraphclassStoryState(TypedDict):text:strrelations:stranalysis:stranswer:strllm=ChatOpenAI(model="qwen-plus-latest",base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",api_key="sk-YourKey")defextractAgent(state:StoryState)->StoryState:prompt=f""" 请从以下故事中抽取人物关系： 格式：人物A - 关系 - 人物B 故事：{state["text"]}"""relations=llm.invoke(prompt).contentreturn{"relations":relations}defanalyzeAgent(state:StoryState)->StoryState:prompt=f""" 根据以下人物关系，判断： 1. 谁是核心人物？ 2. 是否存在悲剧冲突？ 关系：{state["relations"]}"""analysis=llm.invoke(prompt).contentreturn{"analysis":analysis}defanswerAgent(state:StoryState)->StoryState:prompt=f""" 根据以下分析，给出最终结论：{state["analysis"]}"""answer=llm.invoke(prompt).contentreturn{"answer":answer}graph=StateGraph(StoryState)graph.add_node("extractAgent",extractAgent)graph.add_node("analyzeAgent",analyzeAgent)graph.add_node("answerAgent",answerAgent)graph.set_entry_point("extractAgent")graph.add_edge("extractAgent","analyzeAgent")graph.add_edge("analyzeAgent","answerAgent")graph.add_edge("answerAgent",END)app=graph.compile()if__name__=="__main__":result=app.invoke({"text":""" 张三深爱李四，但李四被迫嫁给王五。 王五性格暴躁，经常伤害李四。 最终张三为救李四而死。 """})print("最终回答：",result["answer"])# (day40venv) (base) PS D:\code\ai\week6\day40> python main.py# 最终回答： **最终结论：**## 这是一个以**李四为核心枢纽、以结构性父权暴力为根本动因、以无解牺牲为悲剧落点的现代性社会悲剧**。## 其本质并非个人命运的偶然不幸，而是**爱情自由、个体尊严与制度性压迫（强制婚姻、家暴合法化/纵容、女性主体性消音）之间不可调和的激烈冲撞**。李四作为被争夺、被规训、被伤害却始终未被赋权言说的中心，其存在本身即是对“沉默多数”的深刻指涉；张三之死不是英 雄主义的胜利，而是善良在系统性暴力面前的悲怆溃败；王五亦非扁平恶人，而是父权制度具身化的执行者——其暴力得以持续，正因它嵌套于被默认的亲属权力结构与社会失语之中。## 因此，该关系链所呈现的，是一个**微型但尖锐的悲剧切片**：# > **当爱成为罪证，反抗失去出口，牺牲无法撼动结构——那么最深的悲剧，不在于死亡，而在于活着的人仍困在未被拆解的牢笼里。**## ✅ 这一分析不仅确认了李四的叙事核心地位与冲突的悲剧本质，更揭示出其超越个体故事的批判力量：它叩问的，是婚姻自主权如何落实、家暴为何难以终结、以及当法律缺位、伦理失语、社会共谋时，“救一个人”为何竟成了最绝望的壮举。## ——悲剧已发生；而真正的救赎，始于拒绝将它讲述为“命运”，并敢于直视那制造悲剧的、可被改变的现实结构。
