深入解析Litho的多智能体协同架构与ReAct推理机制 - 教程

Litho多智能体平台的魅力所在。就是想象一支由各领域专家组成的"技能侦探团队"，他们各自拥有独特的专长，却能完美协作，共同破解代码库的深层秘密。这就
项目开源地址https://github.com/sopaco/deepwiki-rs

引言：当AI学会团队协作

单个模型的"单打独斗"。但Litho采用了完全不同的思路——它构建了一个由多个专业智能体组成的"虚拟技术团队"，每个成员都有明确的职责，却能通过精妙的协作机制共同完成复杂的代码分析任务。就是在传统的AI应用中，大家往往看到的

此种多智能体架构不仅提升了分析的深度和广度，更重要的是，它模拟了人类技能团队的工作方式，让AI真正具备了"团队协作"的能力。

第一章：多智能体系统的设计哲学

1.1 从"单打独斗"到"团队作战"的进化

在Litho出现之前，大多数代码分析工具都采用单一模型的方法。此种技巧就像让一位全才工程师独自分析整个体系——哪怕可能完毕，但效率低下且容易遗漏细节。

通过Litho的多智能体设计哲学能够用一个生动的比喻来理解：

传统单一模型：就像让一位建筑师同时负责结构设计、水电规划、室内装修和景观设计。

Litho多智能体系统：更像是一个专业的设计院，有结构工程师、水电工程师、室内设计师和景观设计师各司其职，凭借协调会议共同完成项目。

1.2 智能体分工的艺术

Litho的智能体分工体现了"专业的人做专业的事"的原则：

一位拥有特定专长的技术专家：就是每个智能体都像

• 系统上下文专家：负责理解项目在更大生态系统中的定位
• 领域模块侦探：擅长识别业务领域和功能模块的划分
• 架构分析师：专注于技术架构和设计模式的分析
• 工作流重建师：善于还原业务流程和执行路径
• 核心模块洞察专家：深入分析关键技术实现的细节
• 边界接口分析师：界定架构与外部世界的交互边界

第二章：ReAct执行器——智能体的"思考引擎"

2.1 Thought-Action-Observation循环：AI的"思考-行动-观察"模式

ReAct（Reasoning + Acting）是Litho智能体的核心推理机制。这个机制模拟了人类专家的思考过程：

人类专家的思考过程：

1. 思考：我需要了解这个函数的实现细节
2. 行动：打开对应的源代码文件进行阅读
3. 观察：发现这个函数处理用户认证逻辑
4. 再思考：现在我需要了解它的调用关系
5. 再行动：搜索调用这个函数的地方
6. 再观察：发现它在登录流程中被调用

Litho智能体的ReAct循环：

// ReAct循环的简化实现
pub struct ReActExecutor {

max_iterations: usize,      // 最大迭代次数
verbose: bool,              // 详细日志
enable_summary_reasoning: bool, // 启用总结推理
}
impl ReActExecutor {

pub async fn execute_reasoning_loop(&self, agent: &dyn Agent, initial_prompt: &str) -> Result<ReActResponse> {
  
  let mut chat_history = Vec::new();
  let mut tool_calls_history = Vec::new();
  // 开始多轮推理循环
  for iteration in 0..self.max_iterations {
  
  // 思考阶段：LLM生成推理结果
  let thought = agent.generate_thought(&chat_history).await?;
  // 判断是否需要行动
  if thought.requires_action() {
  
  // 行动阶段：执行工具调用
  let action_result = self.execute_tool_call(&thought.action).await?;
  tool_calls_history.push(action_result.clone());
  // 观察阶段：将结果加入上下文
  chat_history.push(Message::observation(&action_result));
  } else {
  
  // 生成最终答案
  return Ok(ReActResponse::success(thought.content, iteration));
  }
  }
  // 达到最大迭代次数时的处理
  if self.enable_summary_reasoning {
  
  // 启用总结推理fallback机制
  self.summarize_and_reason(&chat_history, &tool_calls_history).await
  } else {
  
  Err(anyhow!("达到最大迭代次数，任务未完成"))
  }
  }
  }

2.2 实际案例：智能体如何分析一个登录功能

让大家跟随一个具体的例子，看看架构上下文专家如何分析一个Web应用的登录功能：