需围绕角色隔离、通信机制、状态同步与api调用链路进行结构化配置，具体包括：一、用openclaw框架集成千问api构建规划-执行架构；二、基于langgraph手动编排plan-and-execute流程；三、通过crewai配置千问为multi-agent协作中枢；四、在阿里云百炼平台部署千问多agent服务；五、基于assistant api构建自动规划型multi agent系统。
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如果您希望基于通义千问大模型构建多Agent协作框架，使一个规划Agent负责任务拆解与分派，多个执行Agent并行处理子任务，则需围绕角色隔离、通信机制、状态同步与API调用链路进行结构化配置。以下是实现该架构的具体方法：
一、使用OpenClaw框架集成千问API构建规划-执行架构
OpenClaw作为2026年主流多Agent协作系统，原生支持“Planning-Executor”分层设计，允许将千问大模型同时配置为Leader Agent（规划者）与Worker Agent（执行者），通过角色声明与能力绑定实现职责分离。其核心在于利用Plan Stack数据结构维持多层任务上下文，避免单次推理中上下文污染。
1、在OpenClaw项目根目录下创建agents/config.yaml，定义Leader Agent使用千问API的qwen-max模型，并启用enable_planning: true参数；
2、为每个Worker Agent（如search_worker、code_worker、report_worker）单独配置千问API调用实例，指定model: qwen-plus并关闭规划能力；
3、在orchestrator.py中声明Agent间通信通道，使用OpenClaw内置的SharedMemoryBus实现任务ID、输入Schema与输出片段的实时广播；
4、启动服务前执行openclaw deploy --mode=local --api=qwen，系统将自动校验千问API Key有效性并加载全部Agent角色。
二、基于LangGraph手动编排千问驱动的Plan-and-Execute流程
LangGraph提供图状节点编排能力，可将千问模型封装为独立Node，通过State对象在Planning Node与多个Execution Node之间传递结构化任务指令，规避传统串行调用导致的阻塞与状态丢失问题。
1、安装依赖：pip install langgraph langchain-qwen；
2、定义State类，包含task: str、plan: List[Dict]、exec_results: Dict三个字段；
3、构建Planning Node：调用千问API生成JSON格式计划，约束输出必须含subtasks数组及每个子任务的agent_type字段；
4、配置Conditional Edge：依据plan中agent_type值路由至对应Execution Node（如agent_type=="web_search"则跳转至search_node）；
5、各Execution Node调用独立千问API实例执行子任务，结果写入exec_results后返回State对象继续流转。
三、通过CrewAI配置千问为Multi-Agent协作中枢
CrewAI框架天然适配大模型驱动的Agent团队，支持将千问设定为Task Manager角色，统一调度具备不同工具集的执行Agent。其优势在于无需手动维护Plan Stack，所有任务分解、进度追踪与结果聚合均由CrewAI内部协调器完成，仅需声明千问的API端点与认证方式。
1、初始化Crew对象时，传入manager_llm=QwenChat(model="qwen-turbo")作为规划中枢；
2、为每个Agent（如Researcher、Coder、Reviewer）配置llm=QwenChat(model="qwen-plus")，并绑定专属工具函数（如serp_api_search、python_repl_tool）；
3、定义Task时设置agent=researcher与context=[previous_task]，触发CrewAI自动构建依赖图；
4、调用crew.kickoff(inputs={"topic": "AI行业研报"})，Manager Agent将解析输入并生成带优先级标记的子任务队列，分发至空闲Worker Agent。
四、在阿里云百炼平台部署千问多Agent服务
阿里云百炼平台提供免运维的千问API托管服务与可视化Agent编排界面，可直接拖拽构建“规划-执行”拓扑结构。所有Agent共享同一千问模型底座，但通过Prompt Engineering与Function Calling Schema实现能力隔离，降低Token消耗与工具误选风险。
1、登录百炼控制台，进入Agent Studio，点击“新建多Agent应用”；
2、添加主Agent，选择“Qwen-Max”模型，在System Prompt中嵌入规划指令：“你是一个任务分解专家，仅输出JSON格式计划，包含subtasks数组，每个元素含description、agent_role、required_tools字段”；
3、添加三个Worker Agent，分别设定Role为web_searcher、code_executor、report_writer，并在Function Calling中仅启用对应工具集；
4、配置“任务分发规则”：主Agent输出的agent_role值自动匹配Worker Agent名称，触发异步调用并等待全部返回；
5、发布应用后获取Endpoint，通过HTTP POST提交原始任务请求，响应体中final_output字段即为整合结果。
五、基于Assistant API构建自动规划型Multi Agent系统
通义千问助理API（Assistant API）内建多步骤推理与工具调用编排能力，可将单次API调用转化为跨Agent协作流程。通过为不同Assistant实例分配唯一assistant_id并设置tool_choice策略，实现规划Agent动态唤起执行Agent，形成闭环协作链路。
1、调用POST /v1/assistants创建规划助理，instructions明确要求其输出必须为含next_steps字段的JSON；
2、为每个执行领域创建专用Assistant（如assistant_id=search_2026），在tools数组中仅注册对应工具（如web_search）；
3、用户发起请求后，规划Assistant解析任务并返回{"next_steps": [{"assistant_id": "search_2026", "input": "..."}]}；
4、后端服务捕获该响应，对每个next_steps项发起并发POST /v1/threads/{thread_id}/runs，指定对应assistant_id与input；
5、所有执行Assistant完成后，主线程调用GET /v1/threads/{thread_id}/messages聚合结果，交由规划Assistant生成终稿。
