多Agent拓扑自动生成：从手拍到自学的三引擎跃迁

错误拓扑的三重惩罚：
1. Token浪费：无关Agent被迫处理不属于自己的消息
2. 信息衰减：链式传递超过3跳，关键上下文丢失40%+
3. 涌现失控：密集Mesh下Agent群体自发形成"信息茧房"

graph TD
    subgraph "拓扑自动设计演进路径"
        A["第一代：手动设计<br/>架构师画白板"] --> B["第二代：参数化搜索<br/>MacNet/ICLR 2025"]
        B --> C["第三代：图神经网络<br/>G-Designer/ICML 2025"]
        C --> D["第四代：自回归生成<br/>ARG-Designer/AAAI 2026"]
        D --> E["第五代：涌现拓扑<br/>A2A协议跨框架动态组网"]
    end

    style A fill:#ff9999
    style B fill:#ffcc99
    style C fill:#ffff99
    style D fill:#99ff99
    style E fill:#99ccff

MacNet的核心公式：
给定N个Agent，拓扑空间 = 所有合法DAG的集合
目标：max_{G ∈ DAG_space} Quality(G, Task)
搜索策略：贪心 + 进化算法混合

# MacNet拓扑生成核心逻辑（简化）
from macnet import TopologyGenerator, AgentPool

# 定义Agent池
agents = AgentPool([
    "coder", "reviewer", "tester", 
    "architect", "debugger"
])

# 参数化生成拓扑
topology = TopologyGenerator.generate_dag(
    agents=agents,
    width=3,          # 每层最多3个Agent并行
    depth=4,          # 4层处理
    density=0.6,      # 60%的边被保留
    task_type="coding" # 任务类型影响拓扑偏好
)

# 执行
result = topology.run(task="实现一个REST API")

# G-Designer核心逻辑（简化）
import torch
from g_designer import TopologyGNN, AgentEncoder

# 编码Agent和任务
agent_features = AgentEncoder.encode([
    {"role": "planner", "skills": ["decomposition"]},
    {"role": "coder", "skills": ["python", "rust"]},
    {"role": "critic", "skills": ["review", "security"]},
])
task_features = encode_task("Build a secure REST API")

# GNN生成拓扑
gnn = TopologyGNN(hidden_dim=128, num_layers=3)
adjacency = gnn(agent_features, task_features)
# adjacency是一个N×N矩阵，值表示连接强度

# 阈值化：只保留强连接
topology = (adjacency > 0.5).float()
# 例如：planner→coder, coder→critic, planner→critic

# ARG-Designer核心逻辑（简化）
from arg_designer import AutoregressiveGenerator

generator = AutoregressiveGenerator.from_pretrained("arg-designer-v1")

# 输入任务描述，自动生成拓扑
topology = generator.generate(
    task_prompt="分析一份法律合同的风险条款",
    available_agents=[
        "contract_parser",   # 合同解析
        "risk_analyzer",     # 风险分析
        "legal_advisor",     # 法律建议
        "compliance_checker",# 合规检查
        "report_writer",     # 报告生成
    ],
    # 可选：约束条件
    constraints={
        "max_hops": 3,       # 最大传递跳数
        "budget_tokens": 50000,  # Token预算
    }
)

# 输出：拓扑图 + 消息路由表
print(topology.adjacency)
# [[0, 1, 0, 0, 0],   # parser→analyzer
#  [0, 0, 1, 1, 0],   # analyzer→advisor, analyzer→checker
#  [0, 0, 0, 0, 1],   # advisor→writer
#  [0, 0, 0, 0, 1],   # checker→writer
#  [0, 0, 0, 0, 0]]   # writer (terminal)

sequenceDiagram
    participant Agent_A as Agent A (客服)
    participant Registry as Agent Registry
    participant Agent_B as Agent B (订单)
    participant Agent_C as Agent C (库存)

    Agent_A->>Registry: 发现：谁能查订单？
    Registry-->>Agent_A: Agent Card: 订单Agent
    Agent_A->>Agent_B: 创建Task：查询订单#123
    Agent_B->>Agent_C: 创建Task：检查库存
    Agent_C-->>Agent_B: Artifact：库存充足
    Agent_B-->>Agent_A: Artifact：订单状态+库存信息
    Note over Agent_A,Agent_C: 运行时动态拓扑：<br/>A→B→C，任务完成后自动解耦

# Blackboard架构核心逻辑
from blackboard_core import Blackboard, Agent

board = Blackboard()

# Agent写入黑板
analyst = Agent("analyst")
board.write("market_data", {"trend": "bullish", "sector": "AI"})

# 另一个Agent读取并追加
strategist = Agent("strategist")
data = board.read("market_data")
board.write("strategy", {"action": "buy", "confidence": 0.85})

# 第三个Agent基于黑板状态自主决策
trader = Agent("trader")
if board.has("strategy") and board.read("strategy")["confidence"] > 0.8:
    board.write("order", {"type": "market_buy", "amount": 1000})

原则1：最小连接原则 — 只在必要时建立Agent间连接
原则2：信息溯源 — 每条消息必须携带来源链
原则3：拓扑审计 — 记录拓扑变更的完整历史
原则4：涌现监控 — 实时检测集体行为的统计异常
原则5：隔离降级 — 发现异常时能快速切回安全拓扑

graph TD
    Start["开始拓扑设计"] --> Q1{"Agent数≤5?"}
    Q1 -->|是| Q2{"任务是否需要迭代?"}
    Q1 -->|否| Q3{"需要跨组织?"}

    Q2 -->|是| Ring["Ring/Circular<br/>+ Blackboard"]
    Q2 -->|否| DAG["DAG<br/>MacNet参数化"]

    Q3 -->|是| A2A["A2A协议<br/>涌现拓扑"]
    Q3 -->|否| Q4{"任务类型?"}

    Q4 -->|推理/分析| Hier["Hierarchical<br/>G-Designer"]
    Q4 -->|创意/探索| Mesh["Mesh/Debate<br/>约束+监控"]
    Q4 -->|混合| Hybrid["混合模式<br/>Blackboard核心<br/>+ DAG外围"]

    style Start fill:#4CAF50,color:white
    style Ring fill:#FF9800,color:white
    style DAG fill:#2196F3,color:white
    style A2A fill:#9C27B0,color:white
    style Hier fill:#00BCD4,color:white
    style Mesh fill:#F44336,color:white
    style Hybrid fill:#607D8B,color:white

# 自适应拓扑系统（伪代码框架）
from arg_designer import AutoregressiveGenerator
from a2a import AgentCard, Task, Registry
from blackboard_core import Blackboard

class AdaptiveTopologySystem:
    def __init__(self, agent_pool, task_prompt):
        self.agents = agent_pool
        self.board = Blackboard()  # 共享状态
        self.registry = Registry()  # Agent发现

        # 第一步：ARG-Designer生成初始拓扑
        self.topology = AutoregressiveGenerator.generate(
            task=task_prompt,
            agents=agent_pool,
            constraints={"max_hops": 3, "budget": 50000}
        )

    async def run(self, task):
        # 第二步：按拓扑执行，监控每条边的利用率
        metrics = {}
        for edge in self.topology.edges:
            src, dst = edge
            result = await self.agents[src].send_to(
                self.agents[dst], task.current_context()
            )
            # 记录边利用率
            metrics[edge] = {
                "token_cost": result.token_count,
                "quality": result.quality_score,
                "utilization": 1.0  # 被使用了
            }

        # 第三步：基于metrics调整拓扑
        if self._should_prune(metrics):
            self.topology = self._prune_low_value_edges(
                self.topology, metrics
            )

        # 第四步：如果需要外部Agent，通过A2A发现
        if self._need_external_capability(task):
            external = self.registry.discover(
                capability=task.required_skill,
                protocol="a2a"
            )
            self.topology.add_edge(
                self._select_best_agent(),
                external
            )

    def _should_prune(self, metrics):
        """检测是否有低价值边需要修剪"""
        for edge, m in metrics.items():
            if m["quality"] < 0.3 and m["token_cost"] > 5000:
                return True
        return False