多Agent协作入门：移交编排模式有哪些应用场景？
摘要：在移交（也可以叫做交接）编排模式中，允许各个Agent根据上下文或用户请求相互转移控制权，每个Agent都可以通过适当的专业知识将对话“移交”给另一个Agent，确保每个Agent处理任务的某个指定部分。这种模式非常适合于客户支持（客服）、
大家好，我是Edison。
上一篇我们学习了Semantic Kernel中的群聊编排模式，它非常适合集思广益、协作解决问题等类型任务场景。今天，我们学习新的模式：移交编排。
移交编排模式简介
在移交（也可以叫做交接）编排模式中，允许各个Agent根据上下文或用户请求相互转移控制权，每个Agent都可以通过适当的专业知识将对话“移交”给另一个Agent，确保每个Agent处理任务的某个指定部分。这种模式非常适合于客户支持（客服）、专家系统或需要动态委派类型的任务场景。
下图展示了一个客户支持的用例场景，当用户提交售后请求，先由某个前台代理（这里是General Support）进行请求分析，并将具体请求转移给某个后台专家（如Technical Expert）或 计费人员（如Billing）。
实现移交编排模式
这里我们来实现一个客户支持的DEMO，假设我们是一个电商的后台客服中心，我们找了一群AI Agent来帮我们进行一些订单查询、退款、退货等通用类请求的客户服务支持。
我们定义4个Agent：
（1）分流客服Agent：负责初步分流客户问题；
（2）订单状态查询Agent：负责处理客户的订单状态查询问题；
（3）订单退货处理Agent：负责处理客户申请的退货请求；
（4）订单退款处理Agent：负责处理客户申请的退款请求；
为了简单地实现这个功能，我们还是创建一个.NET控制台项目，然后安装以下包：
Microsoft.SemanticKernel.Agents.Core
Microsoft.SemanticKernel.Agents.OpenAI (Preview版本）
Microsoft.SemanticKernel.Agents.Orchestration (Preview版本）
Microsoft.SemanticKernel.Agents.Runtime.InProcess (Preview版本）
需要注意的是，由于Semantic Kernel的较多功能目前还处于实验预览阶段，所以建议在该项目的csproj文件中加入以下配置，统一取消警告：
<PropertyGroup>
<NoWarn>$(NoWarn);CA2007;IDE1006;SKEXP0001;SKEXP0110;OPENAI001</NoWarn>
</PropertyGroup>
创建一个appsettings.json配置文件，填入以下关于LLM API的配置，其中API_KEY请输入你自己的：
{
"LLM": {
"BASE_URL": "https://api.siliconflow.cn",
"API_KEY": "******************************",
"MODEL_ID": "Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct"
}
}
这里我们使用SiliconCloud提供的Qwen2.5-32B-Instruct模型，你可以通过这个URL注册账号：https://cloud.siliconflow.cn/i/DomqCefW获取大量免费的Token来进行本次实验。