Sub-Agenten
Intelligente Aufgabenverteilung mit spezialisierten Agenten, die koordiniert zusammenarbeiten
Intelligente Aufgabenverteilung mit spezialisierten Agenten, die koordiniert zusammenarbeiten
Übersicht
Sub-Agents ermöglichen anspruchsvolle Multi-Agenten-Koordination, bei der ein Hauptagent Aufgaben intelligent an spezialisierte Sub-Agents delegiert. Jeder Sub-Agent hat seine eigene Expertise, Fähigkeiten und Rolle und arbeitet mit anderen zusammen, um komplexe Workflows zu erledigen, die für einen einzelnen Agenten eine Herausforderung wären.
Neu: Sub-Agents integrieren sich jetzt nahtlos in Graph-Workflows und ermöglichen hierarchische Aufgabenverteilung über komplexe Workflow-Orchestrierungssysteme hinweg.
Sub-Agents erstellen
Sub-Agents werden unabhängig erstellt und dann an einen Haupt-Koordinatoragenten angehängt:
import { Agent } from '@astreus-ai/astreus';
// Create specialized sub-agents
const researcher = await Agent.create({
name: 'ResearcherBot',
model: 'gpt-4o',
systemPrompt: 'You are an expert researcher who gathers and analyzes information thoroughly.',
memory: true,
knowledge: true
});
const writer = await Agent.create({
name: 'WriterBot',
model: 'gpt-4o',
systemPrompt: 'You are a skilled content writer who creates engaging, well-structured content.',
vision: true
});
const analyst = await Agent.create({
name: 'AnalystBot',
model: 'gpt-4o',
systemPrompt: 'You are a data analyst who provides insights and recommendations.',
useTools: true
});
// Create main agent with sub-agents
const mainAgent = await Agent.create({
name: 'CoordinatorAgent',
model: 'gpt-4o',
systemPrompt: 'You coordinate complex tasks between specialized sub-agents.',
subAgents: [researcher, writer, analyst]
});Delegationsstrategien
Automatische Delegation
Der Hauptagent nutzt LLM-Intelligenz, um Aufgaben zu analysieren und optimal zuzuweisen:
const result = await mainAgent.ask(
'Research AI market trends, analyze the data, and write an executive summary',
{
useSubAgents: true,
delegation: 'auto' // AI-powered task distribution
}
);Aufgabenanalyse
Der Hauptagent analysiert die komplexe Aufgabe mithilfe von LLM-Reasoning.
Agent-Zuordnung
Bewertet die Fähigkeiten und Spezialisierungen jedes Sub-Agents.
Optimale Zuweisung
Erstellt spezifische Teilaufgaben für die am besten geeigneten Agenten.
Koordinierte Ausführung
Verwaltet den Ausführungsablauf und die Ergebnisaggregation.
Manuelle Delegation
Weise bestimmte Aufgaben explizit anhand ihrer IDs bestimmten Agenten zu:
const result = await mainAgent.ask(
'Complex multi-step project',
{
useSubAgents: true,
delegation: 'manual',
taskAssignment: {
[researcher.id]: 'Research market opportunities in healthcare AI',
[analyst.id]: 'Analyze market size and growth potential',
[writer.id]: 'Create executive summary with recommendations'
}
}
);Sequentielle Delegation
Sub-Agents arbeiten nacheinander und bauen auf vorherigen Ergebnissen auf:
const result = await mainAgent.ask(
'Create a comprehensive business plan for an AI startup',
{
useSubAgents: true,
delegation: 'sequential' // Each agent builds on the previous work
}
);Koordinationsmuster
graph TD
A[Main Coordinator Agent] --> B{Task Analysis}
B -->|Research Tasks| C[ResearcherBot]
B -->|Analysis Tasks| D[AnalystBot]
B -->|Content Tasks| E[WriterBot]
C --> F[Research Results]
D --> G[Analysis Results]
E --> H[Written Content]
F --> I[Result Aggregation]
G --> I
H --> I
I --> J[Final Output]
style A fill:#333,stroke:#333,stroke-width:4px
style C fill:#333,stroke:#333,stroke-width:2px
style D fill:#333,stroke:#333,stroke-width:2px
style E fill:#333,stroke:#333,stroke-width:2pxParallele Ausführung
Sub-Agents arbeiten gleichzeitig für maximale Effizienz:
const result = await mainAgent.ask(
'Multi-faceted analysis task',
{
useSubAgents: true,
delegation: 'auto',
coordination: 'parallel' // All agents work concurrently
}
);Sequentielle Ausführung
Sub-Agents arbeiten in der richtigen Reihenfolge mit Kontextweitergabe:
const result = await mainAgent.ask(
'Research → Analyze → Report workflow',
{
useSubAgents: true,
delegation: 'auto',
coordination: 'sequential' // Agents work in dependency order
}
);Sub-Agent-Konfiguration
Spezialisierte Rollen
Konfiguriere Sub-Agents für bestimmte Fachgebiete:
// Research Specialist
const researcher = await Agent.create({
name: 'ResearchSpecialist',
systemPrompt: 'You conduct thorough research using multiple sources and methodologies.',
knowledge: true, // Access to knowledge base
memory: true, // Remember research context
useTools: true // Use research tools
});
// Content Creator
const creator = await Agent.create({
name: 'ContentCreator',
systemPrompt: 'You create compelling content across different formats and audiences.',
vision: true, // Process visual content
useTools: true // Use content creation tools
});
// Technical Analyst
const analyst = await Agent.create({
name: 'TechnicalAnalyst',
systemPrompt: 'You analyze technical data and provide actionable insights.',
useTools: true // Use analysis tools
});Graph-Integration
Sub-Agents arbeiten nahtlos mit Graph-Workflows für komplexe Orchestrierung zusammen:
import { Agent, Graph } from '@astreus-ai/astreus';
// Create specialized sub-agents
const researcher = await Agent.create({
name: 'ResearchBot',
systemPrompt: 'You conduct thorough research and analysis.',
knowledge: true
});
const writer = await Agent.create({
name: 'WriterBot',
systemPrompt: 'You create compelling content and reports.',
vision: true
});
// Main coordinator with sub-agents
const coordinator = await Agent.create({
name: 'ProjectCoordinator',
systemPrompt: 'You coordinate complex projects using specialized teams.',
subAgents: [researcher, writer]
});
// Create sub-agent aware graph
const projectGraph = new Graph({
name: 'Market Analysis Project',
defaultAgentId: coordinator.id,
subAgentAware: true,
optimizeSubAgentUsage: true
}, coordinator);
// Add tasks with intelligent sub-agent delegation
const researchTask = projectGraph.addTaskNode({
name: 'Market Research',
prompt: 'Research AI healthcare market trends and opportunities',
useSubAgents: true,
subAgentDelegation: 'auto'
});
const reportTask = projectGraph.addTaskNode({
name: 'Executive Report',
prompt: 'Create comprehensive executive report based on research',
dependencies: [researchTask],
useSubAgents: true,
subAgentCoordination: 'sequential'
});
// Execute the graph
const result = await projectGraph.run();Graph-Sub-Agent-Funktionen
- Automatische Erkennung: Graph-Nodes verwenden Sub-Agents automatisch, wenn sinnvoll
- Kontextweitergabe: Workflow-Kontext fließt für bessere Koordination zu den Sub-Agents
- Leistungsoptimierung: Echtzeitüberwachung und automatische Strategieanpassung
- Flexible Konfiguration: Sub-Agent-Einstellungen pro Node mit Vererbung von der Graph-Konfiguration
Fortgeschrittene Beispiele
Content-Produktions-Pipeline
const contentPipeline = await Agent.create({
name: 'ContentPipeline',
model: 'gpt-4o',
subAgents: [researcher, writer, analyst]
});
const blogPost = await contentPipeline.ask(
'Create a comprehensive blog post about quantum computing applications in finance',
{
useSubAgents: true,
delegation: 'auto',
coordination: 'sequential'
}
);Marktforschungs-Workflow
const marketResearch = await Agent.create({
name: 'MarketResearchTeam',
model: 'gpt-4o',
subAgents: [researcher, analyst, writer]
});
const report = await marketResearch.ask(
'Analyze the fintech market and create investor presentation',
{
useSubAgents: true,
delegation: 'manual',
coordination: 'parallel',
taskAssignment: {
[researcher.id]: 'Research fintech market trends and competitors',
[analyst.id]: 'Analyze market data and financial projections',
[writer.id]: 'Create compelling investor presentation'
}
}
);Antworttypen
Sub-Agent-Methoden geben je nach Operation unterschiedliche Antwortformate zurück.
Execute With Sub-Agents Antwort
Die einfache Sub-Agent-Ausführung gibt das endgültige kombinierte Ergebnis als String zurück:
const result = await mainAgent.executeWithSubAgents(
"Research renewable energy and create comprehensive report",
[researchAgent, writerAgent],
{ coordination: 'sequential' }
);
// Response: string
"Research complete: Solar and wind energy show 23% growth year-over-year. Report includes market analysis, technology trends, and investment opportunities across 15 regions."Delegate Task Antwort
Die Aufgabendelegation gibt die Antwort des Sub-Agents als String zurück:
const result = await mainAgent.delegateTask(
"Translate this document to Spanish",
translatorAgent
);
// Response: string
"Documento traducido exitosamente. El contenido ha sido adaptado para audiencia hispanohablante manteniendo el tono profesional original."Coordinate Agents Antwort
Die Koordination mehrerer Agenten gibt ein Array von Aufgaben-Ergebnis-Paaren zurück:
const results = await mainAgent.coordinateAgents([
{ agent: analyzerAgent, prompt: "Analyze Q4 sales data" },
{ agent: reportAgent, prompt: "Create executive summary" },
{ agent: visualizerAgent, prompt: "Generate performance charts" }
], 'sequential');
// Response structure:
[
{
task: {
agent: analyzerAgent, // IAgent object
prompt: "Analyze Q4 sales data"
},
result: "Q4 analysis complete: Revenue increased 18%, top products identified, seasonal trends mapped."
},
{
task: {
agent: reportAgent,
prompt: "Create executive summary"
},
result: "Executive summary created with key findings: 18% growth driven by product line expansion..."
},
{
task: {
agent: visualizerAgent,
prompt: "Generate performance charts"
},
result: "Performance visualizations generated: 5 charts showing revenue trends, product mix, and regional distribution."
}
]Agent.ask() mit Sub-Agents Antwort
Die Verwendung von agent.ask() mit Sub-Agent-Optionen gibt den endgültigen Antwort-String zurück:
const result = await mainAgent.ask(
"Create market analysis presentation",
{
useSubAgents: true,
delegation: 'auto',
coordination: 'parallel'
}
);
// Response: string
"Market analysis presentation completed with 3 specialized teams: Research team gathered competitor data, Analysis team processed financial metrics (showing 12% market growth), and Content team created 25-slide deck with executive summary."Manuelle Aufgabenzuweisung Antwort
Die manuelle Zuweisung gibt ebenfalls einen String mit den kombinierten Ergebnissen zurück:
const result = await coordinatorAgent.ask(
"Develop comprehensive product launch strategy",
{
useSubAgents: true,
delegation: 'manual',
coordination: 'sequential',
taskAssignment: {
[marketResearcher.id]: "Research target market and competitors",
[strategyAnalyst.id]: "Develop go-to-market strategy",
[contentCreator.id]: "Create launch materials and messaging"
}
}
);
// Response: string
"Product launch strategy complete: Target market identified (tech-savvy professionals 25-40), competitive positioning defined (premium quality, mid-tier pricing), go-to-market plan created with 3-phase rollout, and launch materials prepared including website, social media, and press kit."Zuletzt aktualisiert: 6. Juli 2026
In diesem Abschnitt
Einführung
Open-Source-KI-Agent-Framework zum Erstellen autonomer Systeme, die reale Aufgaben effektiv lösen.
Installation
Installiere Astreus mit npm, yarn oder pnpm, überprüfe die erforderliche Node.js-Version und bereite ein lokales Projekt für die Entwicklung von KI-Agenten...
Schnellstart
Erstelle deinen ersten KI-Agenten mit Astreus in unter 2 Minuten Lerne die Einrichtungsmuster, APIs und praktischen Beispiele kennen, die du zum Aufbau...
Kontext
Intelligente Kontextverwaltung für lange Konversationen mit automatischer Komprimierung Lerne die Einrichtungsmuster, APIs und praktischen Beispiele kennen,...