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标题: 【教程】Sakana Fugu多Agent编排系统部署实战：让多个AI模型协同工作 [打印本页]
作者: dcs2000365    时间: 3 天前
标题: 【教程】Sakana Fugu多Agent编排系统部署实战：让多个AI模型协同工作
【教程】Sakana Fugu多Agent编排系统部署实战：让多个AI模型协同工作

一、前言

2026年6月22日，东京AI公司Sakana AI正式发布了Fugu——一个"用一个模型指挥所有模型"的多Agent编排系统。Fugu的核心思想是：AI能力的下一步提升，不在于单个模型变得更大，而在于让多个模型像交响乐团一样协作。

本教程将手把手带你部署Fugu，实现多Agent协同工作流。

二、前置条件



三、安装步骤

步骤1：克隆Fugu仓库
  1. git clone https://github.com/SakanaAI/fugu.git
  2. cd fugu
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步骤2：创建虚拟环境并安装依赖
  1. python -m venv venv
  2. source venv/bin/activate  # Linux/Mac
  3. # 或 venv\Scripts\activate  # Windows
  5. pip install -e .
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步骤3：配置API密钥

创建环境变量文件：
  1. export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"
  2. # 或使用Anthropic
  3. export ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-key-here"
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四、核心概念与配置

Fugu使用YAML配置文件定义Agent编排流程。以下是一个基础示例：

1. 创建编排配置文件
  1. touch config/orchestrator.yaml
复制代码
  1. orchestrator:
  2.   name: "research_assistant"
  3.   description: "多Agent研究助手"
  4.   
  5.   # 定义可用Agent
  6.   agents:
  7.     - name: "web_searcher"
  8.       model: "gpt-4o-mini"
  9.       role: "搜索并整理网络信息"
  10.       tools:
  11.         - web_search
  12.         - url_fetch
  13.         
  14.     - name: "code_writer"
  15.       model: "claude-3-5-sonnet"
  16.       role: "编写和优化代码"
  17.       tools:
  18.         - code_execution
  19.         - file_operations
  20.         
  21.     - name: "summarizer"
  22.       model: "gpt-4o"
  23.       role: "总结和提炼信息"
  24.       tools:
  25.         - text_analysis
  27.   # 定义工作流
  28.   workflow:
  29.     - step: 1
  30.       agent: "web_searcher"
  31.       task: "搜索最新AI动态"
  32.       output: "search_results"
  33.       
  34.     - step: 2
  35.       agent: "code_writer"
  36.       task: "基于搜索结果编写示例代码"
  37.       input: "search_results"
  38.       output: "code_snippets"
  39.       
  40.     - step: 3
  41.       agent: "summarizer"
  42.       task: "总结所有输出"
  43.       input: ["search_results", "code_snippets"]
  44.       output: "final_report"
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2. 编写Python启动脚本
  1. touch run_orchestrator.py
复制代码
  1. #!/usr/bin/env python3
  2. from fugu import Orchestrator
  3. import asyncio
  5. async def main():
  6.     # 加载配置
  7.     orchestrator = Orchestrator.from_config("config/orchestrator.yaml")
  8.    
  9.     # 运行编排任务
  10.     result = await orchestrator.run(
  11.         query="帮我调研2026年最新的多Agent框架，并写一个Python示例"
  12.     )
  13.    
  14.     print("=== 最终结果 ===")
  15.     print(result["final_report"])
  17. if __name__ == "__main__":
  18.     asyncio.run(main())
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五、运行与验证

步骤1：执行编排任务
  1. python run_orchestrator.py
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步骤2：查看运行日志

Fugu会自动生成详细的执行日志：
  1. logs/
  2. ├── 2026-06-23_research_assistant.log
  3. ├── step_1_web_searcher.log
  4. ├── step_2_code_writer.log
  5. └── step_3_summarizer.log
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六、高级用法

1. 动态Agent选择

Fugu支持根据任务类型自动选择最合适的Agent：
  1. orchestrator:
  2.   routing:
  3.     strategy: "auto"
  4.     fallback: "summarizer"
  5.    
  6.     rules:
  7.       - condition: "task.contains('代码') or task.contains('编程')"
  8.         agent: "code_writer"
  9.         
  10.       - condition: "task.contains('搜索') or task.contains('查找')"
  11.         agent: "web_searcher"
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2. 并行执行

多个独立任务可以并行执行：
  1. workflow:
  2.   - step: 1
  3.     parallel:
  4.       - agent: "web_searcher"
  5.         task: "搜索Python教程"
  6.       - agent: "web_searcher"
  7.         task: "搜索JavaScript教程"
  8.     output: "search_results"
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3. 错误处理与重试
  1. orchestrator:
  2.   error_handling:
  3.     max_retries: 3
  4.     retry_delay: 5
  5.     on_failure: "fallback_to_simpler_model"
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七、常见问题

Q1：Fugu支持哪些模型？
A：目前支持OpenAI GPT系列、Anthropic Claude系列，以及通过兼容接口接入的本地模型（如Ollama、vLLM）。

Q2：运行时报错"ModuleNotFoundError"？
A：确保在虚拟环境中安装依赖，并检查Python版本是否>=3.10。

Q3：如何降低API调用成本？
A：可以在配置中使用较小的模型（如gpt-4o-mini）处理简单任务，仅将复杂任务分配给大模型。

Q4：Fugu与LangChain有什么区别？
A：LangChain是通用的LLM应用框架，而Fugu专注于多Agent编排和动态协作，提供了更高级的Agent间通信和任务调度机制。

八、总结

通过本教程，你已经学会了：


Fugu代表了AI应用的新范式——不再依赖单一超级模型，而是通过编排多个专业Agent实现更强大的能力。这种"分而治之"的思路，正是2026年AI工程化落地的关键趋势。

参考资源：


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发布于 2026-06-23 | 如有问题欢迎回帖讨论



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