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Oliva的多智能体架构是如何工作的？

2025-08-28

1.3 K

Oliva采用了LangGraph图状工作流设计，其多智能体系统包含三个关键部分：

1. 角色分工

监督者智能体：作为中央调度器，评估任务类型并路由给专业智能体
搜索智能体：负责Qdrant数据库的语义/向量混合检索
生成智能体：处理结果格式化和自然语言响应

2. 协作流程

用户语音指令通过Deepgram转换为文本
监督者解析意图，触发对应的工作流节点
搜索智能体调用LangChain+Superlinked进行多维度检索
生成智能体将原始数据转化为用户友好的输出

3. 扩展机制

开发者可以：

在app/agents/implementations/中添加新智能体
通过langchain/tools/定义专用工具
修改langgraph/config/中的流程配置文件

这种架构特别适合需要复杂任务分解的场景，每个智能体只关注特定能力域。

本答案来源于文章《Oliva：语音控制的多智能体产品搜索助手》

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