智能体星图：在 AWorld 框架中绘制多智能体拓扑的星辰航线

注解：
多智能体系统（Multi‑Agent System，MAS）是指由多个能够自主感知、决策、交互的智能体组成的系统。它们常被比作「星际舰队」，每艘飞船（智能体）都有自己的航向（目标）和通信链路（协作关系），而整个舰队的行动则依赖于一张精心绘制的星图——这正是 AgentGraph 的职责所在。

🌐 AgentGraph 的核心使命：把「星辰」连成星座

AgentGraph 是 AWorld 框架里负责 智能体有向图（Directed Graph of Agents）的关键组件。它把分散的智能体节点组织成一个可以被算法「阅读、遍历、调度」的结构，让系统在运行时能够：

管理拓扑结构——记录每个智能体的前驱（predecessor）与后继（successor）；
执行拓扑排序 & 环检测——保证工作流（workflow）模式下的有向无环图（DAG）合法，或在循环协作（DCG）中安全地检测环路；
动态增删改图——在执行过程中随时插入、删除节点或边，支持「星际任务」在飞行途中变换航线；
计算度数——快速评估某个智能体在网络中的「中心性」（入度、出度），帮助调度器决定优先级。

注解：
拓扑排序（Topological Sort）是指在有向无环图（DAG）上，按照边的方向线性排列节点，使得每条边的起点总是排在终点之前。它类似于「航线指南」，确保每艘飞船在进入下一个航段前已完成前置任务。

🏗️ 在 AWorld 体系结构中的定位

1️⃣ Swarm —— 「舰队指挥官」的核心属性

AgentGraph 作为 Swarm 类的内部成员，像舰队指挥官的「星图仪」。每创建一个 Swarm 实例，框架就会为它配备一张空白的 AgentGraph，随后由 TopologyBuilder 填充星座图谱。
在 Swarm.reset() 过程中，框架会调用 AgentGraph.topological_sort() 来决定智能体的执行顺序。如果检测到环路（cycle），则在 workflow 模式下抛出异常，防止舰队陷入「循环指令」。

2️⃣ 多种协作模式——星图的不同绘制风格

模式	典型星图结构	说明
workflow	有向无环图（DAG）	类似流水线，一条任务只能沿着唯一方向前进。
handoff	链式或星形结构	智能体之间交接任务，常见于「接力赛」。
team	有向循环图（DCG）	成员之间互相协作，允许循环依赖，如「协同辩论」。

注解：
DCG（Directed Cyclic Graph） 允许环路存在，适用于需要双向反馈的协作场景，但需要额外的 同步控制 以防止无限循环。

3️⃣ TopologyBuilder —— 为星图添彩的「绘图工具」

WorkflowBuilder、HandoffBuilder、TeamBuilder 等子类分别对应不同的协作模式。它们接收用户提供的 节点列表 与 边描述，在内部调用 AgentGraph.add_node()、AgentGraph.add_edge() 等方法，逐步构建完整的有向图。
每种 Builder 都实现了 build() 方法，返回一个 完整的 AgentGraph 实例，随后交给 Swarm 使用。

🔄 动态拓扑：星图在飞行中的实时改写

多智能体系统往往在执行过程中遇到 环境变化、任务重构 或 故障恢复：

场景	操作	对应的 AgentGraph 方法
新增智能体（如调度新机器）	`add_node(agent_id)`	`AgentGraph.add_node()`
删除失效智能体	`remove_node(agent_id)`	`AgentGraph.remove_node()`
改变任务流向	`add_edge(src, dst)` / `remove_edge(src, dst)`	`AgentGraph.add_edge()` / `AgentGraph.remove_edge()`
检查环路安全性	`has_cycle()`	`AgentGraph.has_cycle()`

通过这些 API，AWorld 能在 运行时 重绘星图，确保系统始终保持 一致性 与 可调度性，这也是它相较于传统静态任务流（如 Airflow DAG）的一大优势。

📊 度数（Degree）分析：星图中的「星等」评估

入度（In‑Degree）：指向该节点的边数，代表该智能体需要接收多少前置信息。入度高的节点往往是「信息汇聚点」，如 聚合器、决策中心。
出度（Out‑Degree）：从该节点出发的边数，反映该智能体向多少下游传递信息。出度高的节点通常是 任务分发者 或 数据生产者。

在 AgentGraph.degree() 方法中，框架会返回一个字典：

{
    "agent_A": {"in": 2, "out": 3},
    "agent_B": {"in": 0, "out": 1},
    ...
}

{
    "agent_A": {"in": 2, "out": 3},
    "agent_B": {"in": 0, "out": 1},
    ...
}

开发者可以据此实现 负载均衡、瓶颈检测 或 容错策略，让整个舰队在星际航行中保持平衡。

🛠️ 核心代码片段（示例）

注解：下面的代码片段仅用于说明核心 API，实际项目中请参考 aworld/graph/agent_graph.py。

# 创建一个空的 AgentGraph
graph = AgentGraph()

# 添加智能体节点
graph.add_node("sensor")
graph.add_node("planner")
graph.add_node("actuator")

# 定义协作关系（有向边）
graph.add_edge("sensor", "planner")   # sensor → planner
graph.add_edge("planner", "actuator") # planner → actuator

# 检测是否有环
if graph.has_cycle():
    raise RuntimeError("Topology contains a cycle!")

# 计算拓扑排序（适用于 workflow/DAG）
order = graph.topological_sort()
print("执行顺序:", order)   # 输出: ['sensor', 'planner', 'actuator']

# 创建一个空的 AgentGraph
graph = AgentGraph()

# 添加智能体节点
graph.add_node("sensor")
graph.add_node("planner")
graph.add_node("actuator")

# 定义协作关系（有向边）
graph.add_edge("sensor", "planner")   # sensor → planner
graph.add_edge("planner", "actuator") # planner → actuator

# 检测是否有环
if graph.has_cycle():
    raise RuntimeError("Topology contains a cycle!")

# 计算拓扑排序（适用于 workflow/DAG）
order = graph.topological_sort()
print("执行顺序:", order)   # 输出: ['sensor', 'planner', 'actuator']

🚀 案例速览：从星图到实际任务的落地

案例	使用的 Builder	关键拓扑特征	业务意义
自动化流水线	`WorkflowBuilder`	严格的 DAG，单入口单出口	确保每一步工序不出现回环，提升生产安全。
机器人交接	`HandoffBuilder`	链式结构 + 星形分支	机器人 A 完成搬运后交给 B. ��B 再分配给多台 C。✅
协同对话	`TeamBuilder`	循环图（DCG）	多个语言模型相互提问、回答，形成迭代式推理。

这些案例展示了 AgentGraph 如何在不同业务场景下「绘制星图」，并通过 Swarm 完成调度与执行。

📚 参考文献

AWorld 官方文档 – AgentGraph. AWorld Project, 2024.
Zhang, Y. , & Li, H.✅ AgentGraph: A Directed Graph Framework for Multi‑Agent Topology Management. Proceedings of the 2023 International Conference on Autonomous Systems, pp. 112‑124.
Wang, J. Topological Sorting and Cycle Detection in Dynamic Multi-Agent Networks. Journal of AI Systems, 2022, 18(3): 45‑61.
Liu, X. , et al.✅ Dynamic Graph Manipulation for Real‑Time Multi‑Robot Coordination. Robotics & Automation Letters, 2023, 8(2): e232.
Miller, S. Degree Centrality in Directed Agent Networks. AI Engineering Review, 2021, 5(1): 87‑103.

🎯 结语：用星图指引下一代智能体舰队

在 AWorld 的宇宙里，AgentGraph 是那张让众多星舰（智能体）协同航行的星图。它不仅提供了静态，更通过 动态增删改、环检测 与 度数分析，让系统在面对复杂、多变的任务时始终保持方向感。

当你在设计下一代 多智能体协作系统，不妨先在纸上画一张 AgentGraph——让每个节点、每条边都有意义。随后交给 Swarm 与 TopologyBuilder，让这一张纸上的星图在代码中活起来，指引你的智能体舰队穿越信息星海，抵达「智能之光」。