Autogen多智能体交接

https://microsoft.github.io/autogen/stable//user-guide/core-user-guide/design-patterns/handoffs.html

AutoGen 在多智能体系统里是 如何实现“任务从一个代理（agent）转移/交接（handoff）给另一个代理” 的?

文档中“交接（handoff）”场景的总体结构

一个用户发起对话，会话是由多个 agent + 人类 agent 组成的团队处理。例子里有 “分类代理”（Triage Agent）、“退款代理” / “问题和修复代理”（Issues & Repairs Agent）、“销售代理”、“人类代理”。
起始 agent（classification / triage）负责判断用户意图，然后决定任务应交给哪一个子 agent，比如是销售还是退款问题等。
Agent 可以自己处理任务（调用某些功能／工具）也可以认定自己能力不够，就通过一个“委托工具”（delegate tool）将任务交给另一个 agent。

“交接”的关键机制：如何在多个智能体之间传递任务

下面是实现交接 (handoff) 的关键模块，以及它们如何协同工作：

组成部分	功能 /作用
主题和订阅（Topics & Subscriptions）	这是实现消息分发与代理间通信的基础机制。每个 Agent 订阅一个或多个主题（topic type），当某些消息发布到某个 topic 时，订阅该 topic 的 agent 会收到任务／消息。文中使用 Publish–Subscribe 模型。 (aidoczh.com)
消息协议（Message Protocol）	定义几种消息类型，用来做 agent 间与用户之间通信与任务委派。比如 `UserTask`（用户请求或代理转交任务），`AgentResponse`（agent 的回答），等等。任务转交是通过发布 `UserTask` 类型的消息到某个 agent 所订阅的 topic。 (aidoczh.com)
委托工具（Delegate Tools）	这些“工具”（tool）在逻辑上并不是执行某项功能（例如退款、查物品等），而是用来决定“将任务交给哪个代理”。例如 `transfer_to_sales_agent()` 返回 “SalesAgent” 这个 topic type。Agent 在其 LLM 响应中如果使用了这些 delegate tools，就触发交接。 (aidoczh.com)
代理（Agents）	每个 agent 是一个 RoutedAgent，它订阅某个 topic，监听对应的消息。当收到 `UserTask` 消息，它会用 LLM + 可用工具 & delegate 工具来处理。处理过程中可能调用 delegate tool，把任务发给其他 agent；或者自己完成任务。若自己完成，就把 `AgentResponse` 发给 user topic。 (aidoczh.com)
运行时环境（Agent Runtime）	有个 runtime（在例子里是 `SingleThreadedAgentRuntime`），管理所有 agent 的订阅、消息发布、topic／session ID 管理等。负责在 agent 之间传递消息，维持状态。 (aidoczh.com)

交接（handoff）流程（按步骤）

下面是按运行顺序大致发生什么事情：

用户代理（UserAgent）接收来自用户的输入，构造一个 UserTask 消息（context + 用户内容），发布到某个 agent 的 topic，比如 TriageAgent。 (aidoczh.com)
TriageAgent 收到 UserTask，调用 LLM 生成响应。LLM 的可用工具中含有 “delegate tools”（例如 transfer_to_sales_agent，transfer_to_issues_and_repairs 等）。Triage 判断基于用户输入，它需要把任务交给哪个 agent，就在它的响应里用 delegate tool。比如 “call transfer_to_issues_and_repairs”。 (aidoczh.com)
代理执行 delegate tool：这个工具函数返回一个 topic type，对应另一个 agent。TriageAgent 接到这个 “要移交给 Issues & Repairs Agent” 的信号后，不再继续自己处理这个任务。它把任务封装成一个新的 UserTask 消息（保留上下文 + delegate 工具调用 +函数执行结果等），发布到目标 agent 的 topic。 (aidoczh.com)
目标 agent（IssuesAndRepairsAgent）订阅它的 topic，就收到这个新发布的 UserTask，继续执行任务：问问题／调用工具／可能还有自己的 delegate 工具；可能仍然自己处理任务直到可以给用户一个回答；或者再交接（如果发现需要更合适的 agent 或 escalate to human）。 (aidoczh.com)
当某个 agent 完成了任务（LLM 响应不是工具调用、或者不需要 further delegate）时，它会发布 AgentResponse 给用户主题（User topic），用户代理收到后将内容展示给用户。交接链条结束。 (aidoczh.com)

保证交接正确／安全／可控的设计要点

要使这种交接在实际系统里可用且可靠，需要注意以下几点，文档中也体现了这些：

清晰定义每个 agent 的职责与系统 message / topic 结构：哪些 agent 负责什么，通过 delegate tools 明确这些边界。
控制 delegate tools 的数量与用途：只有特定工具能触发交接；不会让任意 agent 随意交接到任意 agent。
上下文保存：当任务被交接时，需要连带上下文（chat history, 问题状态）一起传递给新的 agent，这样新的 agent 知道之前发生了什么。文档里 UserTask(context=...) 就是在传递这个。 (aidoczh.com)
避免循环交接：要有约束和策略，比如一个 agent 只能接收某类主题的任务、或者限定交接次数，以防止任务在 agents 间来回晃。文档中虽然没详说循环防范策略，但运行时 + topic/type + agent 职责的设计实际上限制了这种情况。
终止条件：当 agent 的 LLM 响应不再包含 delegate 工具调用（即意思是 “我自己能给用户答复”），或用户结束会话，任务就终止交接并回答。

总结

所以，从这个文档来看，AutoGen 的 handoffs 是通过以下机制在多个智能体之间实现任务交接的：

有一个发布／订阅机制，用 topic 来标识 agent 类型，让 agent 能接收适合自己的任务消息。
有特殊的 delegate 工具作为“转交信号”（delegate tool 的调用意味着“不在我这处理，交给别人”）。
agent 在收到一个任务时能决定是否要交接（调用 delegate tool），或者自己继续处理。
任务以及对话上下文随着交接被打包并传递给目标 agent，以支持连续性。
一个运行时 (runtime) 管理 agent、topic、消息，以及调度这些事件／交接。

这里是一张 AutoGen 多智能体交接 (handoff) 机制 的流程图：

用户的任务先交给 TriageAgent。
TriageAgent 根据任务调用不同的 delegate tool，将任务转交给合适的下游 Agent（Sales / Repairs / Human）。
下游 Agent 处理完任务后，用 AgentResponse 把结果返回给用户。