Workflow Group 示例¶

TongAgents 提供了多智能体协同工作流的功能，能够将不同角色的 Agent 组合成一个任务处理组，实现产品设计、研发和运维等多环节协作。该示例展示了如何构造多个 Agent 并将其放入一个工作流组中，共同处理复杂业务请求。

环境准备¶

安装 TongAgents SDK，请参考安装指南
配置模型服务，请参考模型配置
确保各智能体角色（如产品设计、研发、运维）已经定义并配置好对应的 AgentSettings

代码示例¶

下面代码演示了如何构造三个分别负责设计、代码开发和服务部署的智能体，并将它们组合成一个工作流组。工作流组接收到的请求会按各自职责依次处理，最终输出协同处理后的结果。

examples/office_cooperation/workflow_group.py

import os
import time

from multiple_agent.workflow_group import Group
from tongagents.agents.assistant.agent_settings import TongAgentSettings
from tongagents.agents.llm.base import ModelConfig
from tongagents.base_agent import WorkflowAgent
from tongagents.workflow.nodes.simple_node_base import END, START
from tongagents.workflow.simple_workflow import node_declare


class TestAgent(WorkflowAgent):
    def __init__(self, agent_setting):
        super().__init__(agent_settings=agent_setting)

    @node_declare(edges=[(START, "step"), ("step", END)])
    def step(self, event):
        msg = "任务处理完毕，产出了设计图：design.prd"
        print(msg)
        return msg


class Test2Agent(TestAgent):
    def __init__(self, agent_setting):
        super().__init__(agent_setting=agent_setting)

    @node_declare(edges=[(START, "step"), ("step", END)])
    def step(self, event):
        msg = "前端研发任务处理完毕，代码实现完毕"
        print(msg)
        time.sleep(5)
        return msg


class Test4Agent(TestAgent):
    def __init__(self, agent_setting):
        super().__init__(agent_setting=agent_setting)

    @node_declare(edges=[(START, "step"), ("step", END)])
    def step(self, event):
        msg = "后端研发任务处理完毕，代码实现完毕"
        print(msg)
        time.sleep(5)
        return msg


class Test3Agent(TestAgent):
    def __init__(self, agent_setting):
        super().__init__(agent_setting=agent_setting)

    @node_declare(edges=[(START, "step"), ("step", END)])
    def step(self, event):
        msg = "任务处理完毕，服务已部署"
        print(msg)
        return msg


agent1 = TestAgent(
    agent_setting=TongAgentSettings(
        character_profile="产品设计师，可以完成产品设计文档和相关设计图",
    )
)

agent2 = Test2Agent(
    agent_setting=TongAgentSettings(
        character_profile="前端研发工程师，可以完成产品的前端代码开发",
    )
)

agent4 = Test4Agent(
    agent_setting=TongAgentSettings(
        character_profile="后端研发工程师，可以完成产品的后端代码开发",
    )
)

agent3 = Test3Agent(
    agent_setting=TongAgentSettings(
        character_profile="运维工程师，可以完成服务部署功能",
    )
)

# Create a group with the agents
group = Group(
    agents=[agent1, agent2, agent3, agent4],
    llm_config=ModelConfig(
        model_name=os.environ.get("MODEL_NAME"),
        url=os.environ.get("MODEL_URL"),
        api_key=os.environ.get("MODEL_API_KEY", "fake_api"),
    ),
)

# Test with a sample query
resp = group.stream(
    "请帮我设计一个游戏，并完成研发，"
    "研发需要分前端研发任务和后端研发任务，最终帮我把相关服务部署上线"
)
for result in resp:
    print("FINAL RESULT: ", result)
    # group.stop()

说明¶

本示例展示了如何利用 Workflow Group 将多个智能体整合成一个协同处理单元，实现任务分工与串联。
每个 Agent 根据自身角色完成部分任务，工作流组会顺序聚合各环节的处理结果，体现了 TongAgents 框架在复杂业务场景下的高效整合能力。

通过本示例，你可以快速构建和验证多智能体协作的工作流，实现从产品设计到研发再到运维全环节的自动化任务处理