【教程】Sakana Fugu多Agent编排系统部署实战：让多个AI模型协同工作

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【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

Python 3.10+
CUDA 12.0+（可选，用于GPU加速）
至少16GB内存
已安装Git
一个可用的LLM API Key（OpenAI、Anthropic或本地模型）

三、安装步骤

步骤1：克隆Fugu仓库

git clone https://github.com/SakanaAI/fugu.git
cd fugu

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步骤2：创建虚拟环境并安装依赖

python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# 或 venv\Scripts\activate # Windows
pip install -e .

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步骤3：配置API密钥

创建环境变量文件：

export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"
# 或使用Anthropic
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

touch config/orchestrator.yaml

复制代码

orchestrator:
name: "research_assistant"
description: "多Agent研究助手"
# 定义可用Agent
agents:
- name: "web_searcher"
model: "gpt-4o-mini"
role: "搜索并整理网络信息"
tools:
- web_search
- url_fetch
- name: "code_writer"
model: "claude-3-5-sonnet"
role: "编写和优化代码"
tools:
- code_execution
- file_operations
- name: "summarizer"
model: "gpt-4o"
role: "总结和提炼信息"
tools:
- text_analysis
# 定义工作流
workflow:
- step: 1
agent: "web_searcher"
task: "搜索最新AI动态"
output: "search_results"
- step: 2
agent: "code_writer"
task: "基于搜索结果编写示例代码"
input: "search_results"
output: "code_snippets"
- step: 3
agent: "summarizer"
task: "总结所有输出"
input: ["search_results", "code_snippets"]
output: "final_report"

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2. 编写Python启动脚本

touch run_orchestrator.py

复制代码

#!/usr/bin/env python3
from fugu import Orchestrator
import asyncio
async def main():
# 加载配置
orchestrator = Orchestrator.from_config("config/orchestrator.yaml")
# 运行编排任务
result = await orchestrator.run(
query="帮我调研2026年最新的多Agent框架，并写一个Python示例"
)
print("=== 最终结果 ===")
print(result["final_report"])
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())

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五、运行与验证

步骤1：执行编排任务

python run_orchestrator.py

复制代码

步骤2：查看运行日志

Fugu会自动生成详细的执行日志：

logs/
├── 2026-06-23_research_assistant.log
├── step_1_web_searcher.log
├── step_2_code_writer.log
└── 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：

orchestrator:
routing:
strategy: "auto"
fallback: "summarizer"
rules:
- condition: "task.contains('代码') or task.contains('编程')"
agent: "code_writer"
- condition: "task.contains('搜索') or task.contains('查找')"
agent: "web_searcher"

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2. 并行执行

多个独立任务可以并行执行：

workflow:
- step: 1
parallel:
- agent: "web_searcher"
task: "搜索Python教程"
- agent: "web_searcher"
task: "搜索JavaScript教程"
output: "search_results"

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3. 错误处理与重试

orchestrator:
error_handling:
max_retries: 3
retry_delay: 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：