一文搞懂AutoGen消息机制：多智能体协作通信全流程实战（附代码）

关键词：AutoGen、LLM、多智能体、消息机制、实战、附代码、全流程

引言

在AI多智能体系统开发中，消息机制是实现智能体高效协作的核心。AutoGen作为新一代LLM多智能体框架，凭借灵活的消息系统，极大简化了智能体间的通信与任务编排。本文将带你深入理解AutoGen的消息机制，掌握文本与多模态消息的实战用法，并通过代码案例助你快速上手，打造属于你的智能体协作应用。

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1. AutoGen消息机制概述

AutoGen的AgentChat模块通过消息（Message）实现智能体、协调器、应用之间的信息流转。消息不仅承载了任务指令、数据，还支持多模态内容（如图片、文本），为复杂场景下的多智能体协作提供了坚实基础。

核心优势

• 多类型消息支持：文本、图片等多模态内容无缝集成
• 高扩展性：基于BaseChatMessage，便于自定义消息类型
• 开发效率高：消息即任务，简化智能体间的协作流程

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2. 消息类型全解析

AutoGen消息体系主要分为两大类：

2.1 智能体间消息（Agent-Agent Messages）

用于不同智能体之间的信息交换，基于 BaseChatMessage派生，常用类型包括：

• TextMessage：纯文本消息，适合指令、对话等场景
• MultiModalMessage：支持文本+图片等多模态内容，适合复杂任务

代码示例：创建文本消息

from autogen_agentchat.messages import TextMessage

text_message = TextMessage(content="Hello, world!", source="User")

代码示例：创建多模态消息

from io import BytesIO
import requests
from autogen_agentchat.messages import MultiModalMessage
from autogen_core import Image as AGImage
from PIL import Image

pil_image = Image.open(BytesIO(requests.get("https://picsum.photos/300/200").content))
img = AGImage(pil_image)
multi_modal_message = MultiModalMessage(content=["请描述这张图片的内容", img], source="User")

2.2 智能体内部事件与消息

用于智能体自身的状态管理、事件通知等，通常由框架自动处理，开发者关注较少。

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3.实战代码：多模态消息驱动的智能体任务

from autogen_agentchat.messages import MultiModalMessage
from autogen_core import Image as AGImage
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO
from autogen_ext.models.ollama import OllamaChatCompletionClient
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
import asyncio

# 创建模型客户端
model_client = OllamaChatCompletionClient(
    model="qwen2.5vl:3b",
    model_info={"vision": True, "function_calling": False, "json_output": False, "structured_output": True}
)
agent = AssistantAgent(
    name="assistant",
    model_client=model_client,
    system_message="you are a assistant",
)

# 构造多模态消息
pil_image = Image.open(BytesIO(requests.get("https://picsum.photos/300/200").content))
img = AGImage(pil_image)
multi_modal_message = MultiModalMessage(content=["请描述这张图片的内容", img], source="User")

async def main():
    result = await agent.run(task=multi_modal_message)
    print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

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4. 应用场景与进阶技巧

• 智能问答系统：结合图片和文本，实现多模态问答
• 代码生成与调试：通过消息传递代码片段、调试信息
• 博弈AI开发：多智能体间实时通信，动态决策

进阶技巧

• 自定义消息类型，扩展更多场景
• 利用消息历史，实现上下文记忆与多轮对话

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5. 常见问题与解决方案（FAQ）

Q1：消息内容支持哪些类型？
A：TextMessage支持字符串，MultiModalMessage支持字符串和AGImage对象。

Q2：如何调试消息传递？
A：建议在开发阶段打印消息内容，或使用断点调试on_messages、run等方法。

Q3：多模态消息图片如何传递？
A：需先用PIL加载图片，再用AGImage封装，最后作为content元素传入MultiModalMessage。

7. 非OpenAI模型对接与参数详解

在AutoGen中，除了OpenAI官方模型外，还可以灵活集成本地或第三方大模型（如Ollama、Qwen、Llama等）。这类模型通常需要通过自定义的 model_client进行对接，并在初始化时传入详细的 model_info参数，以确保功能正常。

7.1 非OpenAI模型对接示例

以Ollama本地模型为例，以下代码展示了如何在AutoGen中集成并配置：

from autogen_ext.models.ollama import OllamaChatCompletionClient
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent

# 创建模型客户端
model_client = OllamaChatCompletionClient(
    model="qwen2.5vl:3b",  # 指定本地或第三方模型名称
    model_info={
        "vision": True,              # 是否支持多模态（如图片理解）
        "function_calling": False,   # 是否支持函数调用
        "json_output": False,        # 是否直接输出JSON格式
        "structured_output": True    # 是否支持结构化输出
    }
)

agent = AssistantAgent(
    name="assistant",
    model_client=model_client,
    system_message="you are a assistant",
)

7.2 model_info参数详解

参数名	类型	作用说明
vision	bool	是否支持视觉多模态输入（如图片、视频）。True表示支持，False表示不支持。
function_calling	bool	是否支持函数调用（Function Calling）。True表示支持，False表示不支持。
json_output	bool	是否直接输出JSON格式内容。True表示输出JSON，False表示普通文本。
structured_output	bool	是否支持结构化输出（如表格、对象等）。True表示支持，False表示不支持。
family（可选）	枚举/字符串	指定模型家族（如ModelFamily.R1），用于某些高级配置。

注意：不同模型的参数支持情况可能不同，具体以模型文档为准。对于本地或第三方模型，务必根据实际功能设置上述参数，否则可能导致功能异常或报错。

7.3 对接建议

• 模型兼容性：确保所选模型支持你所需的功能（如多模态、结构化输出等）。
• 参数配置：合理设置 model_info，避免因参数不匹配导致的运行异常。
• 调试方法：如遇到模型响应异常，可逐项排查参数设置，并参考模型官方文档。

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结语

AutoGen的消息机制为多智能体协作提供了强大支撑。掌握消息类型与实战用法，将助你高效开发智能体应用，玩转AI前沿。赶快动手试试吧！

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