如果您手头已经拥有一个通义千问大模型，并希望将其从单点智能升级为一个能够分工协作的多Agent系统，即由一颗“大脑”负责拆解任务、一群“执行者”并行处理工作，那么本文将深入探讨如何实现这一落地过程。

核心思路离不开四个关键词：角色隔离、通信机制、状态同步以及API调用链路。只要其中任何一项未妥善处理，整个协作框架就容易陷入混乱。以下是五种实际可执行的方案，每种方案的侧重点各不相同，您可以根据自身技术栈和运维偏好灵活选择。

一、使用OpenClaw框架集成千问API构建规划-执行架构

OpenClaw是2026年主流的开源多Agent协作系统，内置了“Planning-Executor”分层设计。它允许您将通义千问大模型同时配置为Leader Agent和Worker Agent，通过角色声明与能力绑定实现职责分离——简而言之，一个负责规划，一群负责执行。

其关键优势在于内部采用Plan Stack数据结构来维护多层任务上下文，从而避免单次推理中不同任务之间的干扰。具体操作分为四步：

1. 在项目根目录创建agents/config.yaml，将Leader Agent配置为使用千问的qwen-max模型，并开启enable_planning: true；

2. 为每个Worker Agent（例如search_worker、code_worker、report_worker）分别配置千问API调用实例，指定model: qwen-plus，并关闭规划能力；

3. 在orchestrator.py中定义Agent间的通信通道，利用OpenClaw内置的SharedMemoryBus，实现任务ID、输入Schema和输出片段的实时广播；

4. 启动前执行openclaw deploy --mode=local --api=qwen，系统将自动校验千问API Key的有效性，并加载所有Agent角色配置。

二、基于LangGraph手动编排千问驱动的Plan-and-Execute流程

LangGraph提供了图状节点编排能力，您可以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。这种方式能有效解决传统串行调用带来的阻塞和状态丢失问题。

首先安装依赖：pip install langgraph langchain-qwen。

接着定义State类，包含三个字段：task: str（原始任务）、plan: List[Dict]（分解后的计划）、exec_results: Dict（执行结果）。

然后构建Planning Node：调用千问API生成JSON格式计划，约束输出必须包含subtasks数组，每个子任务需包含agent_type字段。之后配置Conditional Edge，根据agent_type值路由到对应的Execution Node。每个Execution Node再调用独立的千问API实例执行子任务，将结果写入exec_results，State对象继续流转至下一个节点。

三、通过CrewAI配置千问为Multi-Agent协作中枢

CrewAI天然适用于大模型驱动的Agent团队，它支持将千问设置为Task Manager角色，统一调度不同工具集的执行Agent。其优势在于无需手动维护Plan Stack，所有任务分解、进度追踪和结果聚合均由CrewAI内部协调器自动完成，您只需声明千问的API端点与认证方式。

操作步骤也较为简便：初始化Crew对象时，传入manager_llm=QwenChat(model="qwen-turbo")作为规划中枢；为每个Agent（例如Researcher、Coder、Reviewer）配置llm=QwenChat(model="qwen-plus")，并绑定专属工具函数；定义Task时设置agent=researcher和context=[previous_task]，触发CrewAI自动构建依赖图。最后调用crew.kickoff(inputs={"topic": "AI行业研报"})，Manager Agent会解析输入，生成带优先级标记的子任务队列，分发给空闲的Worker Agent执行。

四、在阿里云百炼平台部署千问多Agent服务

如果您不想自行搭建框架，阿里云百炼平台是更省心的选择。它提供免运维的千问API托管服务和可视化Agent编排界面，您可以直接通过拖拽方式构建“规划-执行”拓扑结构。所有Agent共享同一个千问模型底座，但通过Prompt Engineering和Function Calling Schema实现能力隔离，这样既能降低Token消耗，也能减少工具误选的风险。

具体步骤如下：登录百炼控制台，进入Agent Studio，点击“新建多Agent应用”。添加主Agent，选择“Qwen-Max”模型，在System Prompt中嵌入规划指令：要求其输出JSON格式计划，包含subtasks数组，每个元素需有description、agent_role、required_tools字段。再添加三个Worker Agent，分别设定Role为web_searcher、code_executor、report_writer，在Function Calling中仅启用对应工具集。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。发布应用后获取Endpoint，通过HTTP POST提交任务请求，响应体的final_output即为整合后的结果。

五、基于Assistant API构建自动规划型Multi Agent系统

通义千问的Assistant API内置了多步骤推理和工具调用编排能力，您可以将单次API调用转化为跨Agent协作流程。核心思路是为不同Assistant实例分配唯一的assistant_id，并设置tool_choice策略，让规划Assistant能动态唤起执行Assistant，形成闭环。

实现时，先调用POST /v1/assistants创建规划助理，在instructions中明确要求输出必须包含next_steps字段的JSON。然后为每个执行领域创建专用Assistant（例如assistant_id=search_2026），在tools数组里仅注册对应工具。用户发起请求后，规划Assistant解析任务并返回{"next_steps": [{"assistant_id": "search_2026", "input": "..."}]}。后端服务捕获此响应，对每个next_steps项发起并发POST /v1/threads/{thread_id}/runs，指定对应的assistant_id和input。所有执行Assistant完成后，主线程调用GET /v1/threads/{thread_id}/messages聚合结果，最后交由规划Assistant生成终稿。