GitHub 项目 lupantech/AgentFlow 是一个由 Stanford、UW、以及上海 AI 团队联合推出的多智能体（multi-agent）系统优化框架，全名叫 AgentFlow: In-the-Flow Agentic System Optimization。
它的核心目标是：

让智能体（agents）在使用工具、规划任务、推理与验证等复杂场景中，能够通过强化学习（RL）在真实交互流程中自我优化。

一、AgentFlow 的总体架构原理

AgentFlow 的核心思想是 “模块化多智能体 + 在线优化 (Flow-GRPO)”。

它不像传统做法那样只训练一个大语言模型（LLM）去做一切，而是拆解为 四个协作模块，每个模块都是一个独立的 agent：

这些模块通过一个共享的记忆 (memory) 与消息通道 (flow) 协同工作。

二、核心算法：Flow-GRPO

AgentFlow 的名字来自它的核心优化算法 Flow-based Group Refined Policy Optimization (Flow-GRPO)。
这是一种强化学习（RL）变体，用于在“智能体执行任务的整个流程中”优化策略。

原理简述：

1. 传统问题：
2. 普通 LLM + tool calling 方法中，训练只发生在静态数据（offline）。
3. 智能体无法在实际交互中学习或改善。
4. AgentFlow 的改善：
5. 把“智能体整个任务执行流（Flow）”视为一个序列化的强化学习过程。
6. 每个模块（Planner、Executor、Verifier、Generator）在执行时会生成一条轨迹（trajectory）。
7. 通过 reward signal（如任务是否成功、答案准确度、奖励稀疏信号）对整个轨迹进行优化。
8. Group Refined Policy Optimization：
9. 不是单智能体优化，而是“群体优化 (Group-based)”。
10. 多个模块的策略一起被更新，利用跨模块的信息协同提升整体表现。

因此，Flow-GRPO 的核心优势是：

它能让智能体在执行真实任务（带工具调用的推理过程）时在线地优化自己的行为策略，而不是依赖静态标注数据。

三、模块之间的交互流程

下图（项目 README 中的 framework.png）展示了整体架构：

用户输入 → Planner → Executor → Verifier → Generator → 输出
                     ↑         ↓
                   工具调用 ← Flow Memory

• 所有模块共享一个 “Flow Memory”，记录每轮的输入、输出、上下文状态。
• 规划者根据历史记录生成下一步计划。
• 执行者调用外部工具完成动作。
• 验证者检查并修正输出。
• 生成者整理最终答案。
• Flow-GRPO 在整个流上执行强化学习，更新 Planner 的策略参数。

四、多工具协同 (Multi-Tool Integration)

AgentFlow 内置了多种工具接口，可以通过 Executor 模块调用：

这种设计让智能体具备“动态选工具 + 推理 + 校验”的综合能力。

五、训练机制与数据集

AgentFlow 使用两类数据集混合训练：

训练管线：

python data/get_train_data.py   # 下载训练数据
python data/aime24_data.py      # 下载验证数据
bash train/serve_with_logs.sh   # 启动服务
bash train/train_with_logs.sh   # 开始训练

六、性能成果

在论文与 README 中，AgentFlow 使用 Qwen2.5-7B-Instruct 作为骨干模型，在 10 个任务基准上超越主流模型：

甚至超过了 GPT-4o (~200B 参数) 在部分推理任务的表现。

七、快速运行示例

from agentflow.agentflow.solver import construct_solver

llm_engine_name = "dashscope"   # Qwen-2.5-7B 引擎
solver = construct_solver(llm_engine_name=llm_engine_name)
output = solver.solve("What is the capital of France?")
print(output["direct_output"])

输出：

Paris

八、适用场景

AgentFlow 特别适用于：

• 多步推理与规划（reasoning + planning）
• 复杂工具调用（Tool-Augmented Reasoning）
• 多模态长程任务（如科研问答、诊断推荐）
• 多智能体协作学习（协同强化学习）

九、项目本质总结

AgentFlow 架构图（包含四个模块与 Flow-GRPO 优化循环）？
那样可以更直观地理解整个系统的原理。