LoopAgents - Agent 协作框架

项目概述

智能对话知识库系统是一个基于最新AI技术的知识管理平台，通过多级 Agent 协作架构，将复杂问题自动拆解为可执行的子任务，实现高效、准确的知识检索与交互体验。

技术栈

• 前端：Next.js 15 (App Router)、Tailwind CSS、shadcn/ui、React Flow
• AI框架：多模型支持 (OpenAI、ByteDance Doubao、Gemini)
• 数据处理：向量数据库、多格式文档解析
• 部署：容器化、Edge Runtime 支持

Agent 协作架构

本系统采用分层任务分解与多 Agent 协作的方式，通过"思考-执行-评估"的闭环流程，实现复杂问题的自主解决：

任务分解机制

复杂问题 → 子问题集 → 具体任务 → 执行步骤

系统会自动将用户输入的复杂查询或请求进行多级分解，直至达到可直接执行的粒度，确保每个子任务都能被精确理解和处理。

三角协作模型

每个任务由三个角色协同完成，形成自组织的微型工作单元：

1. 执行 Agent ✅

   • 负责实际任务执行
   • 调用或部署适当的 MCP Server 完成具体操作
   • 拥有特定领域的专业能力和工具使用权限

2. 协调 Agent 💬

   • 管理与执行 Agent 的对话流程
   • 明确任务目标和要求
   • 根据执行情况动态调整指令
   • 处理跨任务的信息传递和上下文管理

3. 审查 Agent 🧐

   • 全程监控执行过程和结果
   • 对执行质量进行评估和反馈
   • 提出优化建议
   • 确保输出符合预期标准和要求

工作流程

1. 任务接收与分析

   • 系统接收用户输入
   • 主控 Agent 分析问题复杂度
   • 制定任务分解策略

2. Agent 编排与分配

   • 为每个子任务组建三角协作小组
   • 根据任务性质选择合适的专业 Agent
   • 设定协作规则和评估标准

3. 并行执行与协调

   • 多个任务小组同时工作
   • 协调 Agent 管理任务间依赖关系
   • 动态调整执行顺序和资源分配

4. 结果整合与优化

   • 汇总各子任务执行结果
   • 进行一致性检查和冲突解决
   • 形成最终输出并提供给用户

5. 自我迭代与学习

   • 记录执行过程的成功经验和失败教训
   • 更新 Agent 知识库和策略模型
   • 持续优化协作效率和输出质量

系统架构图示

Agent 协作模型图

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任务处理流程图

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核心功能模块

• 知识库管理：多格式文档处理、向量索引、元数据管理
• 对话式交互：上下文感知、多轮对话、意图理解
• Agent 调度中心：任务分发、资源管理、执行监控
• 可视化流程编排：基于 React Flow 的节点编排界面
• 自适应学习系统：基于执行反馈的持续优化机制

技术实现亮点

• 基于 React Flow 的可视化 Agent 工作流设计
• 弹性伸缩的 MCP Server 集群
• 精细化的权限控制和资源隔离
• 高并发任务处理与优先级管理
• 全链路跟踪和性能分析

应用场景

• 企业知识库智能检索与问答
• 复杂业务流程自动化处理
• 多源数据分析与决策支持
• 个性化学习与培训系统
• 专家经验沉淀与知识传承

项目状态

当前版本: 0.1.0 (开发中)

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通过多级 Agent 协同工作，每个问题都能被精确分解、高效执行、严格评估，形成自我完善的智能处理闭环。