# Điều phối Multi-Agent
SUMMARY: Điều phối nhiều LLM agent sử dụng mind, tác vụ và chat Synapse chung.

Điều phối Multi-Agent
Khi bạn có nhiều LLM agent làm việc trên các tác vụ liên quan, Synapse cung cấp
lớp điều phối — bộ nhớ chung, gán tác vụ và chat bất đồng bộ.
Mẫu
Mẫu 1: Mind chung (Nguồn sự thật duy nhất)
Tất cả agent chia sẻ một Mind Key. Chúng đọc/ghi cùng kho bộ nhớ.
[CODE BLOCK]
Trường hợp sử dụng: Nhóm nhỏ agent làm việc trên một dự án.
Thiết lập:
[CODE BLOCK]
Điều phối qua tác vụ:
[CODE BLOCK]
Mẫu 2: Mind chuyên biệt (Ngữ cảnh tách biệt)
Mỗi agent có mind riêng. Chúng giao tiếp qua một mind "điều phối" chung.
[CODE BLOCK]
Trường hợp sử dụng: Agent với chuyên môn khác nhau (lập trình, review, triển khai).
Thiết lập:
[CODE BLOCK]
Điều phối qua mind chung:
[CODE BLOCK]
Mẫu 3: Hub-and-Spoke (Orchestrator)
Một agent orchestrator trung tâm gán tác vụ cho agent worker.
[CODE BLOCK]
Trường hợp sử dụng: Quy trình phức tạp với công việc song song.
Triển khai:
[CODE BLOCK]
Điều phối qua Chat
Agent có thể giao tiếp qua hệ thống chat:
[CODE BLOCK]
> [!NOTE]
> Tin nhắn chat được gắn vai trò. Đặt role=agent cho tin nhắn agent-đến-agent,
> role=human cho human-đến-agent.
Điều phối qua Biến
Sử dụng biến cho điều phối nhẹ (lock, cờ):
[CODE BLOCK]
Thực hành tốt nhất
> [!TIP]
> - Sử dụng mind riêng cho mối quan tâm riêng — không trộn bộ nhớ coder và reviewer
> - Gắn tag agent trong chat —  cho địa chỉ rõ ràng
> - Sử dụng tác vụ cho gán công việc — không chat (chat dành cho thảo luận)
> - Triển khai idempotency — agent có thể thử lại thao tác thất bại
> - Ghi nhật ký mọi thứ — lưu quyết định trong bộ nhớ cho khả năng kiểm toán
Bước tiếp theo
- LLM Agent cố định
- LLM Cookbook
- Tự động hóa Webhook