Moduoduo-Agent-Team | 模多多智能体团队
模多多智能体框架系列一
递归元 & MECE 层次化任务分解系统
模多多智能体框架
系列一
递归元 & MECE 层次化任务分解系统
Moduoduo Recursive Meta & MECE Multi-Agent Framework
A Hierarchical Task Decomposition System
面向企业级的基础设施 · 革命性的元智能体框架
一个任务·自动拆解·几十个智能体分步执行
基于递归规划和透明执行的原则，通过分层任务分解构建智能系统
解决复杂推理挑战的同时 · 保持对决策过程的完全可见性
面向企业级的基础设施
革命性的元智能体框架
一个任务·自动拆解
几十个智能体分步执行
基于递归规划和透明执行的原则
通过分层任务分解构建智能系统
解决复杂推理挑战的同时
保持对决策过程的完全可见性
独特之处
3大通用基本操作
3大通用基本操作
Moduoduo-Agent-Team中的每个任务
都分解为3个基本操作·全过程可观测无黑盒
是L1层的重要组成构建，之后继续拆解子任务进入L2层
这个通用框架确保大多数任务都可以被系统性地分解和解决
Moduoduo-Agent-Team
中的每个任务
都分解为3个基本操作
全过程可观测无黑盒
是L1层的重要组成构建
之后继续拆解子任务进入L2层
这个通用框架确保
大多数任务都可以
被系统性地分解和解决
1
Search 深度信息检索
信息雷达，从海量信息中精准提取关键数据的智能搜索引擎，并为结果信息添加可信度评估和来源标记
Step 1
1
Search 深度信息检索
信息雷达，从海量信息中精准提取关键数据的智能搜索引擎，并为结果信息添加可信度评估和来源标记
Step 1
2
Think 深度思考
采用LLM进行逻辑推理，内置聚合器对数据进行筛选、可信度分析，并为其他模块提供智能判断与决策支撑
Step 2
2
Think 深度思考
采用LLM进行逻辑推理，内置聚合器对数据进行筛选、可信度分析，并为其他模块提供智能判断与决策支撑
Step 2
3
Write 结构性输出
文档工程师，通过上下文聚合和智能去重，将分散的子任务结果整合为结构清晰、逻辑连贯的最终输出
Step 3
3
Write 结构性输出
文档工程师，通过上下文聚合和智能去重，将分散的子任务结果整合为结构清晰、逻辑连贯的最终输出
Step 3
节点并发
min
死锁阈值
%
引用完整
核心创意
模拟人类解决方式
递归规划-执行循环，模拟人类解决问题的模式。与传统的单次AI系统不同，Moduoduo Agent Team将复杂任务分解为原子组件，在可能的情况下并行处理它们，并智能地聚合结果。
递归分解：将复杂目标分解为3-6个互补子任务
时间感知：集成当前日期以处理时间敏感查询
自适应重规划：基于执行反馈动态调整计划
将复杂目标分解为3-6个互补子任务
层次任务分解是Moduoduo Agent Team框架的核心架构模式。系统识别复杂目标后，通过智能评估将其分解为可管理、可执行的原子任务，构建任务间相互依赖的有向无环图（DAG）。这种结构既支持任务并发执行，又通过依赖管理确保正确的执行顺序。
理解并处理与时间相关的任务
通过上下文注入与工具集成框架获取设备系统时间，实现分层时间感知，分析任务间的时间依赖关系，根据任务时间敏感度进行动态调度，并通过上下文传播机制，构建智能体群的精准协同规划。
自适应重规划的任务执行保障
系统具备类生物免疫系统的自我修复能力，持续监控任务执行状态，实时检测异常并捕获错误。当遇到超时、死锁等问题时，自动触发分层重规划机制和指数退避重试策略：全局级调整整体执行策略，子图级重构任务依赖关系，节点级进行单任务重新分解。
核心创意
模拟人类解决方式
递归规划-执行循环
模拟人类解决问题的模式
与传统的单次AI系统不同
Moduoduo Agent Team
将复杂任务分解为原子组件
在可能的情况下并行处理它们
并智能地聚合结果
递归分解：将复杂目标分解为3-6个互补子任务
时间感知：集成当前日期以处理时间敏感查询
自适应重规划：基于执行反馈动态调整计划
将复杂目标分解为3-6个互补子任务
层次任务分解是Moduoduo Agent Team框架的核心架构模式。系统识别复杂目标后，通过智能评估将其分解为可管理、可执行的原子任务，构建任务间相互依赖的有向无环图（DAG）。这种结构既支持任务并发执行，又通过依赖管理确保正确的执行顺序。
理解并处理与时间相关的任务
通过上下文注入与工具集成框架获取设备系统时间，实现分层时间感知，分析任务间的时间依赖关系，根据任务时间敏感度进行动态调度，并通过上下文传播机制，构建智能体群的精准协同规划。
自适应重规划的任务执行保障
系统具备类生物免疫系统的自我修复能力，持续监控任务执行状态，实时检测异常并捕获错误。当遇到超时、死锁等问题时，自动触发分层重规划机制和指数退避重试策略：全局级调整整体执行策略，子图级重构任务依赖关系，节点级进行单任务重新分解。
MECE 相互独立·完全穷尽
MECE
相互独立·完全穷尽
Mutually Exclusive 互斥性：每个子任务职责明确，不存在重叠
Mutually Exclusive 互斥性
每个子任务职责明确，不存在重叠
Collectively Exhaustive 完备性：确保所有必要任务都被覆盖，无遗漏
Collectively Exhaustive 完备性
确保所有必要任务都被覆盖，无遗漏
PlanHandler
分工能手：总指挥，依照用户下达的任务，给出执行计划。负责AI世界的任务规划、逻辑分解、并控制递归深度限制。
PlanHandler
分工能手：总指挥，依照用户下达的任务，给出执行计划。负责AI世界的任务规划、逻辑分解、并控制递归深度限制。
PlanHandler
分工能手：总指挥，依照用户下达的任务，给出执行计划。负责AI世界的任务规划、逻辑分解、并控制递归深度限制。
TaskGraph
管理能手：核心协调器，从总指挥手上接到计划，分配给“各部门”，负责结构管理，跨模块协调过程中的执行情况。
TaskGraph
管理能手：核心协调器，从总指挥手上接到计划，分配给“各部门”，负责结构管理，跨模块协调过程中的执行情况。
TaskGraph
管理能手：核心协调器，从总指挥手上接到计划，分配给“各部门”，负责结构管理，跨模块协调过程中的执行情况。
基于AgentFactory构建的：智能体·工厂模式
基于AgentFactory构建的
智能体“工厂模式”
模型工厂 + Agent适配器工厂 + 工具包集成工厂 + YAML声明式配置
模型工厂 + Agent适配器工厂
工具包集成工厂 + YAML声明式配置
系统核心代码：智能体团队的心跳循环
系统核心代码
智能体团队的心跳循环
分层智能体系统的“生命”节拍
分层智能体系统的“生命”节拍
Moduoduo Agent Team
核心代码
1
2
3
4
5
6
- while step < max_steps:if elapsed_time > self.config.execution.node_execution_timeout_seconds:return {"error": f"Execution timeout after {elapsed_time:.2f}s"}ready_nodes = [n for n in all_nodes if n.status == TaskStatus.READY]for node in ready_nodes_to_update:await self.batched_state_manager.update_node_state(node)plan_done_nodes = [n for n in all_nodes if n.status == TaskStatus.PLAN_DONE]if self.state_manager.can_aggregate(node):node.update_status(TaskStatus.AGGREGATING, validate_transition=True)if await self._is_execution_complete():breakstep += 1
Moduoduo Agent Team
核心代码
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- while step < max_steps:if elapsed_time > self.config.execution.node_execution_timeout_seconds:return {"error": f"Execution timeout after {elapsed_time:.2f}s"}ready_nodes = [n for n in all_nodes if n.status == TaskStatus.READY]for node in ready_nodes_to_update:await self.batched_state_manager.update_node_state(node)plan_done_nodes = [n for n in all_nodes if n.status == TaskStatus.PLAN_DONE]if self.state_manager.can_aggregate(node):node.update_status(TaskStatus.AGGREGATING, validate_transition=True)if await self._is_execution_complete():breakstep += 1
Moduoduo Agent Team
核心代码
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- while step < max_steps:if elapsed_time > self.config.execution.node_execution_timeout_seconds:return {"error": f"Execution timeout after {elapsed_time:.2f}s"}ready_nodes = [n for n in all_nodes if n.status == TaskStatus.READY]for node in ready_nodes_to_update:await self.batched_state_manager.update_node_state(node)plan_done_nodes = [n for n in all_nodes if n.status == TaskStatus.PLAN_DONE]if self.state_manager.can_aggregate(node):node.update_status(TaskStatus.AGGREGATING, validate_transition=True)if await self._is_execution_complete():breakstep += 1
上下文构建系统采用：抽象基类可插拔策略架构
上下文构建系统采用
抽象基类可插拔的策略架构
父任务上下文+前置同级上下文+祖先分支上下文+目标引用上下文+依赖
父任务上下文 + 前置同级上下文 + 祖先分支上下文 + 目标引用上下文 + 依赖上下文
父任务上下文 + 前置同级上下文
祖先分支上下文 + 目标引用上下文
依赖上下文
ContextResolutionStrategy
ContextResolutionStrategy
ContextResolutionStrategy
ContextResolutionStrategy
AgentFactory
YAML
PlanHandler
Mutually Exclusive
TaskGraph
MECE
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PlanHandler
Mutually Exclusive
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MECE
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ContextResolutionStrategy
AgentFactory
YAML
PlanHandler
Mutually Exclusive
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MECE
Mutually Exclusive
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最佳面向的用户
追求人工智能输出结果可用性的用户
追求AI全过程可观测的用户、对安全及可靠性要求较高的用户
追求人工智能输出结果可用性的用户
追求AI全过程可观测的用户
对安全及可靠性要求较高的用户
教育用户
适用于K12教学辅助、教育教学
处理个性化教学需求、教学研究辅助系统、处理教学数据和效果评估、识别学习依赖关系
企业级自动化
数据分析、咨询公司、金融机构
需要自动化复杂数据流程分析、自动化市场研究和行业分析、具有固定工作路径的企业及机构
技术研发群体
软件开发公司、程序开发团队
需要搭建并交付智能体的团队、构建AI产品的开发公司，可大幅提升软件工程开发效率
学术研究群体
高等院校、研究机构
需要处理大规模文献调研和报告生成、AI框架及相关领域的学术研究、开展AI Agent协作实验的机构
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后勤燃料保障
全球超 1100+ 模型一键调用
后勤燃料保障
全球超 1100+ 模型
一键调用
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架构全景
项目本体共6层 · 连接大模多多2层
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Moduoduo Agent Team是什么？
面向的用户是谁？
为什么需要这么多智能体进行协作？
为什么要做这么复杂的分层任务分解？
为什么需要这么多智能体进行协作？
核心优势是什么？
如何保证搜索和生成结果的可信度？
能处理什么类型的任务？
Moduoduo Agent Team是什么？
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为什么需要这么多智能体进行协作？
为什么要做这么复杂的分层任务分解？
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