关于多Agent协作框架的讨论：以产品经理工作流为例对比Sub Agent与AutoGen

无废话版：

subagent的逻辑, 以产品经理的工作流举例子，po agent1要进行市场调研生成文档，po agent2要基于这个文档生成PBI，po agent3要把这些发布到devops， 这个流程可以使用po agentBoss这个主agent来进行，调用subagents。 autogen的逻辑是，处理复杂任务，比如poagent1的市场调研，就可以使用autoagen，有marketing agent，product agent, review agent来互相讨论从各自的领域和观点来生成一份总结性文档。

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引言

产品经理（PO）需要处理复杂的工作流程：从市场调研到需求分析，从PBI（Product Backlog Item）生成到DevOps集成。这些任务既有标准化的流程步骤，也有需要多角度协作的复杂决策。本文将以产品经理的实际工作场景为例，深度对比两种主流多Agent协作框架的设计理念和应用效果。

1. 产品经理工作流程分析

1.1 典型PO工作流

一个完整的产品开发流程通常包含以下步骤：

1. 市场调研 - 分析市场需求、竞争对手、用户画像

2. 需求分析 - 将市场洞察转化为产品需求

3. PBI生成 - 创建详细的产品待办事项

4. DevOps集成 - 将PBI发布到开发流程中

5. 进度跟踪 - 监控开发进展和质量

1.2 复杂性挑战

• 标准化流程 vs 创造性思考

• 专业化分工 vs 跨领域协作

• 效率要求 vs 质量保证

这些挑战恰好对应了两种不同的多Agent解决方案。

2. Sub Agent架构：流程化的产品管理

2.1 设计理念

Sub Agent架构采用分层委托模式，将复杂的PO工作流分解为专门的子代理，每个代理负责特定的职能模块。

2.2 架构实现

class POAgentBoss:def __init__(self):self.sub_agents = {'market_research': POAgent1_MarketResearch(),'pbi_generation': POAgent2_PBIGeneration(), 'devops_publishing': POAgent3_DevOpsPublish()}async def execute_product_workflow(self, product_requirements):# 1. 市场调研 (PO Agent1)market_doc = await self.sub_agents['market_research'].research(product_requirements)# 2. 生成PBI (PO Agent2)pbi_items = await self.sub_agents['pbi_generation'].generate_pbi(market_doc)# 3. 发布到DevOps (PO Agent3)devops_result = await self.sub_agents['devops_publishing'].publish(pbi_items)return {'market_research': market_doc,'pbi_items': pbi_items,'devops_status': devops_result}

2.3 Sub Agent架构优势

1. 清晰的职责分离

• 每个Agent专注单一职能

• 减少任务间的耦合

• 便于维护和扩展

2. 可预测的执行流程

• 标准化的工作流程

• 确定性的结果输出

3. 高效的资源利用

• 避免重复的上下文切换

• 专门优化的Prompt工程

• 更低的Token消耗

3. AutoGen架构：协作式的市场洞察

3.1 设计理念

在Sub Agent架构中，我们发现市场调研是最复杂的环节，需要多角度的专业分析和观点碰撞。这正是AutoGen框架的优势所在。

3.2 协作式市场调研实现

import autogendef create_market_research_team():marketing_agent = autogen.AssistantAgent(name="marketing_specialist",system_message="""你是市场营销专家，专注于：- 目标用户分析- 竞争对手分析  - 市场趋势研究- 营销策略建议""",llm_config={"config_list": config_list})product_agent = autogen.AssistantAgent(name="product_manager",system_message="""你是产品管理专家，专注于：- 产品功能定义- 用户需求分析- 产品路线图规划- 优先级排序""",llm_config={"config_list": config_list})review_agent = autogen.AssistantAgent(name="business_analyst", system_message="""你是业务分析师，负责：- 综合各方观点- 风险评估分析- 可行性验证- 最终建议整合""",llm_config={"config_list": config_list})# 创建协作讨论组research_team = autogen.GroupChat(agents=[marketing_agent, product_agent, review_agent],messages=[],max_round=15)return autogen.GroupChatManager(groupchat=research_team)# 启动协作市场调研
def conduct_collaborative_research(product_idea):manager = create_market_research_team()result = manager.initiate_chat(message=f"""我们需要对以下产品想法进行深度市场调研：{product_idea}请各位专家从自己的角度分析：1. 市场机会和威胁2. 目标用户群体3. 竞争态势4. 产品定位建议最后请business_analyst整合所有观点形成最终报告。""")return result

4. 混合架构

4.1 集成设计

class HybridPOSystem:"""混合架构的产品经理系统"""def __init__(self):# Sub Agent负责整体流程编排self.po_boss = POAgentBoss()# AutoGen负责复杂决策任务self.collaborative_modules = {'market_research': CollaborativeMarketResearch(),'feature_prioritization': CollaborativeFeaturePlanning(),'risk_assessment': CollaborativeRiskAnalysis()}# 决策路由器self.task_router = TaskComplexityRouter()async def execute_intelligent_product_workflow(self, requirements):"""智能化的产品开发工作流"""# 1. 路由决策：判断哪些任务需要协作task_routing = self.task_router.analyze_task_complexity(requirements)# 2. 执行混合工作流results = {}# 市场调研：根据复杂度选择执行模式if task_routing['market_research'] == 'collaborative':print("🤝 市场调研采用协作模式...")results['market_research'] = await self.collaborative_modules['market_research'].conduct_analysis(requirements)else:print("⚡ 市场调研采用标准模式...")results['market_research'] = await self.po_boss.sub_agents['market_researcher'].conduct_research(requirements)# PBI生成：标准化流程print("📋 PBI生成采用标准流程...")results['pbi_generation'] = await self.po_boss.sub_agents['pbi_generator'].generate_backlog_items(results['market_research'])# 风险评估：复杂项目启用协作if task_routing['risk_assessment'] == 'collaborative':print("🤝 风险评估采用协作模式...")results['risk_assessment'] = await self.collaborative_modules['risk_assessment'].assess_risks(results['market_research'], results['pbi_generation'])# DevOps集成：标准化流程print("🚀 DevOps集成采用标准流程...")results['devops_integration'] = await self.po_boss.sub_agents['devops_publisher'].publish_to_devops(results['pbi_generation'])return ProductDevelopmentReport(execution_mode='hybrid',collaborative_insights=self._extract_collaborative_insights(results),standard_outputs=self._extract_standard_outputs(results),recommendations=self._generate_hybrid_recommendations(results))class TaskComplexityRouter:"""任务复杂度路由器 - 智能选择执行模式"""def analyze_task_complexity(self, requirements):complexity_scores = {}# 市场调研复杂度评估market_complexity = self._assess_market_research_complexity(requirements)complexity_scores['market_research'] = 'collaborative' if market_complexity > 0.7 else 'standard'# 风险评估复杂度评估  risk_complexity = self._assess_risk_analysis_complexity(requirements)complexity_scores['risk_assessment'] = 'collaborative' if risk_complexity > 0.6 else 'standard'return complexity_scoresdef _assess_market_research_complexity(self, requirements):"""评估市场调研的复杂度"""factors = [requirements.market_maturity < 0.5,  # 新兴市场len(requirements.target_segments) > 3,  # 多用户群体requirements.competition_intensity > 0.8,  # 激烈竞争requirements.regulatory_complexity > 0.6,  # 监管复杂requirements.technology_uncertainty > 0.7  # 技术不确定性]return sum(factors) / len(factors)

4.2 最佳实践总结

基于产品经理工作流的实践，我们总结出以下最佳实践：

5. 结论

通过产品经理工作流的深度实践，我们可以得出以下关键结论：

1. Sub Agent适合标准化流程：如PBI生成、DevOps集成等确定性强的任务

2. AutoGen适合复杂决策：如市场调研、风险评估等需要多角度分析的任务

3. 混合架构是最佳实践：结合两种模式的优势，实现效率与质量的平衡

4. 智能路由是关键：根据任务复杂度自动选择最适合的执行模式