AI 功能与智能体

多智能体系统开发

采用 LangGraph 与 CrewAI 构建的分层 AI 智能体系统与自主多智能体工作流。具备生产级编排、确定性防护机制与专家级代码审查。

沟通您的项目探讨您的多智能体项目

从孤立的聊天机器人到协同作业的智能体集群

我们为希望从单一“提示词-回复”聊天机器人转向协作型、有状态执行的企业提供多智能体系统开发解决方案。作为 LangGraph 开发机构与 CrewAI 开发公司，Canvas Developers 致力于构建分层 AI 智能体系统，让各个专业智能体能够跨复杂业务逻辑、工具调用及长时间运行的操作协同工作。我们的团队构建具有显式状态管理、人机协同（Human-in-the-loop）检查点与确定性降级控制的自主多智能体工作流。尽管 AI 编程工具加快了我们内部的开发节奏，但每套智能体图谱架构、工具集成审查及数据处理验证均由经验丰富的软件工程师在部署前把关。无论您需要本地私有部署的智能体集群，还是云端托管的编排引擎，我们都能交付经过严格测试、里程碑明确且源码完全交付的系统。

AI 辅助、专家主导的智能体编排

AI 如何协助

  • 根据预设任务规范快速搭建图节点、提示词模板、智能体角色定义与常规工具封装
  • 生成合成对话轮次与多轮场景轨迹，测试极端情况下的智能体路由逻辑
  • 起草单元测试、Mock 工具响应及针对单个智能体决策的基准测试套件
  • 起草容器配置、CI 测试流水线及用于多智能体追踪的结构化日志规范

我们的专家负责什么

  • 工程师主导状态机架构、记忆持久化与防死循环逻辑的设计，并审核每一次代码合并
  • 系统专家实施严格的防护规则、基于角色的访问控制（RBAC）、工具执行限制与 Token 预算节流
  • QA 针对真实 API 进行多智能体任务交接、非确定性分支、循环检测与数据校验的压力测试
  • DevOps 工程师负责沙箱工具环境、密钥管理、可观测性埋点监控及上线发布审批

您的多智能体系统各组件运行位置

生产级多智能体系统的参考架构分布示意；实际部署方案将根据您的合规性与基础设施要求量身定制。

  • 编排与状态引擎

    • 管理节点流转的 LangGraph 或 CrewAI 图状态机
    • 短期工作记忆与长期对话检查点存储
    • 确定性防护过滤器、Schema 验证器与循环检测器
    • 人机协同（Human-in-the-loop）暂停、恢复与中断钩子

  • 专业智能体执行与工具层

    • 执行限定角色提示词与操作指令的专属 Agent 运行节点
    • 用于外部 API 及数据库调用的沙箱化工具执行环境
    • Token 预算控制、速率限制器与错误恢复机制
    • 遥测监控、OpenTelemetry Span 追踪及逐步 Trace 链路生成
    • 将 LLM 响应转换为类型化模型的结构化输出解析器

  • 您的企业基础设施与模型层

    • 私有自托管 LLM 端点或企业级云 API 服务商
    • 内部数据库、向量索引、文档存储及 ERP/CRM 系统
    • 用于人工审批的身份提供商与基于角色的访问控制
    • 隔离 API 密钥免受客户端泄露的安全密钥保管库

哪些客户需要多智能体项目

当企业工作流需要多步推理、外部工具执行、跨会话状态持久化以及确定性业务规则时，单次提示词 LLM 和基础聊天机器人便无法胜任。

  • 正在构建复杂 SaaS 功能，需要多个自主智能体进行调研、综合分析并采取行动的产品负责人
  • 希望自动化处理多系统数据对账、合规审计或多步审批工作流的运营与 IT 团队
  • 已超越概念验证（PoC）阶段，亟需生产级状态管理、防护机制与可观测性的工程团队

您将获得

我们为您的多智能体架构交付的核心能力

  • 有状态图编排

    基于 LangGraph 或 CrewAI 构建的状态图，具备循环控制、分支逻辑、条件转移以及跨重启的检查点持久化能力。

  • 分层智能体集群

    采用 Supervisor-Worker 拓扑结构，由高阶规划智能体向配备独立工具集与上下文窗口的垂类智能体分派专业任务。

  • 确定性防护与安全保障

    具备严格 Schema 约束的输入/输出校验、Pydantic 数据建模、幻觉过滤，并在执行任何外部操作前设置程序化中断阈值。

  • 安全的工具与 API 集成

    为第三方 API 调用、数据库读写、文档解析器及企业内部服务连接提供沙箱化执行环境。

  • 人机协同审批工作流

    针对高风险操作（如金融交易、数据修改或邮件发送）设置交互式审核关卡，暂停执行图以等待用户确认。

  • 多智能体可观测性与追踪

    使用 OpenTelemetry、LangSmith 或定制日志进行端到端追踪，实时监控 Token 消耗、延迟、节点流转与故障节点。

本服务不包含的范围

  • 无需编排的简单单轮 FAQ 聊天机器人和静态知识库搜索，归属于我们的 AI Chatbots & Assistants 服务。
  • 从零开始训练基础 LLM 或定制预训练属于基础前沿研究，但我们支持针对本地智能体任务微调和配置开源权重模型。
  • 缺乏程序化工具集成或工作流编排的纯营销文案生成，由内容工具类服务处理，而非多智能体工程。
  • 修复存在缺陷的传统非 AI 应用或重构缺乏维护的老旧系统，应从我们的 Application Modernization & Stabilization 评估服务开始。

典型的多智能体编排应用场景

我们所界定范围的典型场景，而非客户案例研究。

  • 自动化核保与合规审查

    金融科技平台需要收集申请人材料、查询信用数据库、核对合规规则并生成审计报告。我们设计了一套多智能体系统，文档解析、风险评分与政策验证智能体在主控智能体的协调下协同工作，并在最终批准前由人工核准。

  • 客户技术支持分类分流与深度排障

    SaaS 服务商处理技术工单时，需要超越刻板的聊天机器人自动回复。我们构建了一个包含分流、代码库检索、日志分析和工单响应的智能体集群，协同诊断问题并向技术支持工程师提供经过验证的修复建议。

  • 自主市场研究与行业内容聚合

    商业情报机构需要跨数百个信息源追踪行业趋势。我们在 LangGraph 状态机中编排专门的爬虫、数据综合、事实核查与内容撰写智能体，配备确定性来源引用与去重控制机制。

多智能体项目的运作流程

  1. 01

    需求调研与图拓扑设计

    梳理您的业务工作流，明确智能体角色，确定数据依赖与 API，并根据您的合规要求评估选择私有基础设施还是商业模型。

  2. 02

    架构与防护机制设计

    工程师设计状态 Schema、记忆持久化、人工审核关卡与工具权限，在接入智能体业务逻辑前确立严格的校验边界。

  3. 03

    工程实现、代码审查与模拟运行

    编程智能体协助完成样板代码开发，工程师编写核心图逻辑、逐行审查代码，并在预发环境中对多智能体交互进行压力测试。

  4. 04

    部署上线与可观测性配置

    部署至您指定的云平台或隔离私有环境，同步配置链路追踪、监控告警阈值、回滚手册与交接文档。

使用 AI 工具的两种方式

选择在我们构建期间 AI 编码代理可以在何处处理您的代码。无论哪种方式，工程标准都是一致的。

不确定？我们会在界定范围时为您推荐一个。 比较 AI 交付选项

架构、安全与运维的有机结合

  • 专为可预测执行而设计

    无约束的 LLM 自主性极易导致死循环与不可控输出。我们的工程师定义了确定性状态边界、降级兜底行为与硬性退出条件，确保智能体始终稳定执行任务。

  • 覆盖非确定性路径的 QA 测试

    QA 针对模糊输入、工具超时与恶意提示词测试智能体交互，在运行自动化轨迹评估的同时结合关键工作流的人工核验。

  • 隔离的工具执行环境

    智能体的工具调用均在受限环境中运行，实施凭据隔离与最小权限原则，确保智能体在未经校验的情况下无法修改敏感数据。

  • 持续可观测性与维护

    系统部署后，随着底层基础大模型的演进，我们根据约定的支持方案提供遥测监控、提示词调优、回归测试追踪与框架升级服务。

常见问题

常见问题解答

在多智能体系统中，LangGraph 和 CrewAI 有何区别与优势？

LangGraph 对循环图、状态持久化与人机协同中断提供了细粒度的底层控制，非常适合具有严密状态机的复杂企业工作流。CrewAI 则更擅长角色扮演型智能体集群与自主任务分派，重点聚焦协同推理与结构化团队协作。我们会评估您的具体工作流需求，协助您选择兼顾精准度与灵活性的技术框架。

你们如何防止智能体陷入无限循环或产生失控的调用费用？

我们在编排引擎层强制设置确定性图流转上限、递归步数上限、严格的 Token 预算及超时策略。每个智能体节点必须遵循预设的终止条件，循环逻辑也必须具备明确的退出判断。针对敏感或高成本操作，我们设置人机协同检查点，在获得授权用户批准前暂停执行。

在使用多智能体系统时，我们的敏感数据和代码在哪里运行？

这取决于您选择的交付方案。在我们的 Private / Local AI Engineering 方案下，模型与智能体编排均运行在您掌控的基础设施或约定的隔离环境中，确保专有数据绝不流出您的安全边界。在我们的 Claude Code / OpenAI Codex Engineering 方案下，商业编程工具将在项目启动前约定的账户条款、数据保留设置与访问权限下运行。

多智能体项目如何确定范围与定价？

定价基于项目范围确定，涵盖专业智能体数量、工具集成复杂度、状态机设计、人工审批关卡以及基础设施搭建。完成初步范围评估后，我们将提供包含明确里程碑、交付清单与报价的详细提案。您可以通过我们的联系表单（https://www.canvasdevelopers.com/contact）探讨您的项目需求。

查看全部案例研究
查看全部项目
查看全部文章

正在规划自主多智能体系统？

告诉我们您希望编排的工作流。我们将评估您的智能体架构，推荐合适的技术框架与交付方案，并提供具备明确里程碑的提案。

沟通您的项目探讨您的多智能体项目