什麼是多代理協作？為什麼需要 Supervisor Pattern？

單一 AI 代理適合處理簡單任務，但面對複雜的商業流程時，就需要多個代理分工合作。Supervisor Pattern（監管者模式）是一種多代理協調架構，由一個主代理（Supervisor）負責統籌調度，將任務分派給多個專業代理執行，最後彙整結果回傳給用戶。

例如，一個客服系統中，Supervisor 可以根據用戶問題類型，將「技術支援」交給技術代理、「帳務查詢」交給帳務代理、「訂單處理」交給訂單代理。這種分工機制不僅提升處理效率，還能確保每個環節都由最專業的代理負責。

AWS Bedrock 多代理架構解析

AWS Bedrock 提供強大的多代理協作能力，核心元件包括：

  • Foundation Agents：基礎代理，具備對話推理能力
  • Supervisor Agent：監管者代理，負責任務分派與協調
  • Specialized Agents：專業代理，各自處理特定領域任務
  • Knowledge Bases知識庫，讓代理存取企業資料

運作流程如下：用戶輸入請求 → Supervisor 接收並分析任務 → 判斷需要哪些專業代理 → 依序或並行調用專業代理 → 收集各代理回應 → 整合最終答案回傳給用戶。這種架構確保複雜任務能被有效拆解與處理。

使用 Terraform 部署 Supervisor Pattern

以下是如何使用 Terraform 自動化部署多代理架構的實作步驟：

步驟一：定義 Provider 與基本設定

terraform {
  required_providers {
    aws = {
      source  = "hashicorp/aws"
      version = "~> 5.0"
    }
  }
}

provider "aws" {
  region = "us-east-1"
}

resource "aws_bedrock_agent" "supervisor" {
  agent_name = "customer-service-supervisor"
  role_arn   = aws_iam_role.bedrock_agent_role.arn
  foundation_model = "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0"
  
  instruction = "你是客服系統的監管者代理，負責分析用戶問題並分派給專業代理處理。"
  
  agent_resource_role_arn = aws_iam_role.bedrock_agent_role.arn
}

步驟二：建立專業代理

resource "aws_bedrock_agent" "technical_agent" {
  agent_name = "technical-support-agent"
  role_arn   = aws_iam_role.bedrock_agent_role.arn
  foundation_model = "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0"
  
  instruction = "你是技術支援代理，專門處理產品技術問題、安裝指引與故障排除。"
}

resource "aws_bedrock_agent" "billing_agent" {
  agent_name = "billing-agent"
  role_arn   = aws_iam_role.bedrock_agent_role.arn
  foundation_model = "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0"
  
  instruction = "你是帳務代理，專門處理帳單查詢、付款問題與費用計算。"
}

步驟三：設定代理任務分派

在 Supervisor 代理的指令中，明確定義任務分派邏輯：

instruction = <<-EOT
你是客服系統的監管者。請根據用戶問題類型進行判斷：
- 技術問題 → 調用 technical-support-agent
- 帳務問題 → 調用 billing-agent  
- 訂單問題 → 調用 order-agent
- 其他問題 → 直接回覆

請使用 aws_bedrock_agent_alias 來觸發目標代理。
EOT

實際應用場景與最佳實踐

多代理協作適合多種應用場景：

  • 企業客服中心：結合技術、帳務、訂單等多個專業代理，提供全方位服務
  • 程式開發助理：一個代理負責代码生成、一個負責測試、一個負責文件撰寫
  • 財務分析系統：分別處理數據收集、風險評估、報告生成等環節

最佳實踐建議：

  • 為每個專業代理設定清晰的職責範圍與指令
  • 建立錯誤處理機制，當專業代理失敗時 Supervisor 能夠應變
  • 使用 Bedrock Knowledge Bases 讓代理能存取企業知識庫
  • 實施監控與日誌記錄，追蹤任務流向與處理時間

結論與下一步

Supervisor Pattern 讓 AI 代理從單打獨鬥升級為團隊協作，大幅提升處理複雜任務的能力。透過 Terraform 自動化部署，不僅能快速建立多代理架構，還能實現基礎設施即程式碼（IaC）的管理方式，方便版本控制與環境複製。

建議讀者先從單一專業代理開始測試，熟悉 Bedrock Agent 的設定方式後，再逐步擴展為多代理架構。AWS 不斷優化 Bedrock 的多代理功能，持續關注官方更新能幫助您掌握最新能力。