千问多Agent协作框架解析：规划与执行分工指南
假设您已经部署了通义千问大模型，希望将其从单一智能节点升级为可分工协作的多Agent系统——由一个“大脑”负责任务分解，多个“执行者”并行处理——那么本文聚焦的就是这套方案的落地细节。
核心难点绕不开四个环节：角色隔离、通信机制、状态同步与API调用链路。任何一环出现漏洞，整个协作框架就容易失控。下面给出五种可直接运行的架构方案，各有侧重，可根据技术栈和运维偏好灵活选用。
一、使用OpenClaw框架集成千问API构建规划-执行架构
OpenClaw是2026年主流的开源多Agent协作框架，原生内置“Planning-Executor”双层设计。它允许将千问大模型同时配置为Leader Agent和Worker Agent，通过角色声明与能力绑定实现职责分离——简言之，一个负责思考拆解，一群负责执行落地。
关键在于其内部采用Plan Stack数据结构维护多层任务上下文，防止单次推理中不同任务的上下文互相污染。具体操作分四步：
1. 在项目根目录创建agents/config.yaml，定义Leader Agent使用千问qwen-max模型，并开启enable_planning: true；
2. 为每个Worker Agent（例如search_worker、code_worker、report_worker）独立配置千问API调用实例，指定model: qwen-plus，关闭规划能力；
3. 在orchestrator.py中声明Agent间通信通道，使用OpenClaw内置的SharedMemoryBus实现对任务ID、输入Schema与输出片段的实时广播；
4. 启动前执行openclaw deploy --mode=local --api=qwen，系统自动校验千问API Key有效性并加载所有Agent角色。
二、基于LangGraph手动编排千问驱动的Plan-and-Execute流程
LangGraph提供图状节点编排能力，可将千问模型封装为独立Node，通过State对象在Planning Node与多个Execution Node之间传递结构化任务指令。此方案能有效解决传统串行调用导致的阻塞和状态丢失问题。
先安装依赖：pip install langgraph langchain-qwen。
然后定义State类，包含三个字段：task: str（原始任务）、plan: List[Dict]（分解后的计划）、exec_results: Dict（执行结果）。
接着构建Planning Node：调用千问API生成JSON格式计划，强制约束输出必须包含subtasks数组，每个子任务需携带agent_type字段。随后配置Conditional Edge，依据agent_type值路由至对应的Execution Node。每个Execution Node再调用独立的千问API实例执行子任务，结果写回exec_results，State对象继续流转。
三、通过CrewAI配置千问为Multi-Agent协作中枢
CrewAI天然适用于大模型驱动的Agent团队，支持将千问设为Task Manager角色，统一调度不同工具集的执行Agent。优势在于无需手动维护Plan Stack，所有任务分解、进度追踪与结果聚合均由CrewAI内部协调器自动完成，只需声明千问的API端点与认证方式。
操作同样简洁：初始化Crew对象时，传入manager_llm=QwenChat(model="qwen-turbo")作为规划中枢；为每个Agent（如Researcher、Coder、Reviewer）配置llm=QwenChat(model="qwen-plus")并绑定专属工具函数；定义Task时设置agent=researcher及context=[previous_task]，触发CrewAI自动构建依赖图。最后调用crew.kickoff(inputs={"topic": "AI行业研报"})，Manager Agent解析输入，生成带优先级标记的子任务队列，分发给空闲Worker Agent。
四、在阿里云百炼平台部署千问多Agent服务
若不想自行搭建框架，阿里云百炼平台是更省心的选择。它提供免运维的千问API托管服务与可视化Agent编排界面，可拖拽构建“规划-执行”拓扑结构。所有Agent共享同一个千问模型底座，但通过Prompt Engineering与Function Calling Schema实现能力隔离，从而降低Token消耗并减少工具误选风险。
具体步骤：登录百炼控制台，进入Agent Studio，点击“新建多Agent应用”。添加主Agent，选择“Qwen-Max”模型，在System Prompt中嵌入规划指令：要求输出JSON格式计划，包含subtasks数组，每个元素需包含description、agent_role、required_tools字段。再添加三个Worker Agent，分别设定Role为web_searcher、code_executor、report_writer，在Function Calling中仅启用对应工具集。配置“任务分发规则”：主Agent输出的agent_role值自动匹配Worker Agent名称，触发异步调用并等待全部返回。发布应用后获取Endpoint，通过HTTP POST提交任务请求，响应体中的final_output即为整合结果。
五、基于Assistant API构建自动规划型Multi Agent系统
通义千问的Assistant API内建多步骤推理与工具调用编排能力，可将单次API调用转化为跨Agent协作流程。核心思路是为不同Assistant实例分配唯一assistant_id并设置tool_choice策略，使规划Assistant能动态唤起执行Assistant，形成闭环。
实现时先调用POST /v1/assistants创建规划助理，在instructions中明确要求输出必须包含next_steps字段的JSON。然后为每个执行领域创建专用Assistant（例如assistant_id=search_2026），在tools数组里仅注册对应工具。用户发起请求后，规划Assistant解析任务并返回{"next_steps": [{"assistant_id": "search_2026", "input": "..."}]}。后端服务捕获该响应，对每个next_steps项发起并发POST /v1/threads/{thread_id}/runs，指定对应assistant_id与input。所有执行Assistant完成后，主线程调用GET /v1/threads/{thread_id}/messages聚合结果，交由规划Assistant生成终稿。