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本文深入探讨多智能体架构选型逻辑，分析单Agent在上下文管理和分布式开发中的局限，对比四种主流架构：子智能体(集中式)、技能(渐进式)、交接(状态驱动)和路由器(并行)。通过场景分析指出，架构选择应基于业务需求，从简单开始，仅在遇到瓶颈时引入多智能体架构，并根据并行效率、领域隔离等需求选择最适合方案。

编者的话

本文是“Agent架构”系列的第三篇文章，我们将深入探讨一个更加实战的话题：多智能体架构（Multi-Agent Architecture）的选型逻辑。

在构建复杂 Agent 系统时，我们经常会面临一个抉择：是继续在单 Agent 的 Prompt 上打磨，还是转向更复杂的多智能体架构？很多开发者在实操中容易陷入“为了架构而架构”的误区，导致系统复杂度失控。那么在不同工程约束下，如何进行多智能体架构的权衡与选型呢？

1. 为什么需要多智能体架构？

在 Agent 开发初期，单 Agent（Single Agent）配合设计良好的工具通常是首选，因为它简单、易调试。但随着业务复杂度提升，单 Agent 会迅速暴露短板，主要体现在两个方面：

1. 上下文管理（Context Management）：每个垂直领域的专业知识如果全部塞进一个 Prompt，不仅会造成 Token 浪费，更会导致模型注意力涣散。即便上下文窗口再大，几百轮 Agent Loop 下来，模型性能也会严重衰减。
2. 分布式开发（Distributed Development）：在企业级项目中，不同团队需要独立维护各自的 Agent 能力。如果所有逻辑都耦合在一个庞大的 Prompt 里，跨团队协作没法搞。

Anthropic 的研究表明，在复杂研究任务中，采用 Claude Opus 4 作为主智能体（Main-Agent），配合 Claude Sonnet 4 子智能体(Sub-Agent)的架构，其表现比单 Agent Claude Opus 4 提升了90.2%。这种架构通过分离上下文窗口，实现了单 Agent 无法完成的并行推理。

2. 四种主流多智能体架构方案对比

在工业界，我们主要观察到以下四种核心模式，每种模式在任务协调、状态管理和顺序执行上都有不同的侧重。

方案一：子智能体（Subagents）- 集中式编排

• 工作机制：主管智能体（Supervisor Agent）通过调用专业子智能体作为“工具”来协调任务。主智能体维护对话 Context，子智能体保持无状态，从而实现极强的上下文隔离。
• 最佳场景：多领域协作，需要集中式工作流控制，且子智能体无需直接与用户对话。例如：协调日历、邮件和 CRM 的个人助理。
• 核心权衡：每次交互会增加一次模型调用（结果需流回主智能体），这带来了延迟和 Token 开销，但换取了严密的控制权。

方案二：技能（Skills）- 渐进式揭示

• 工作机制：Agent 按需加载专门的 Prompt 和知识库。这是一种轻量级的“准多智能体”方案，让 Agent 动态采用专业角色。
• 最佳场景：单 Agent 多专业化场景，如编码助手或创意写作助手。
• 核心权衡：架构简单，支持直接用户交互。但随着技能加载，Context 会在对话历史中累积，容易导致后续调用的 Token 膨胀。

方案三：交接（Handoffs）- 状态驱动切换

• 工作机制：活跃 Agent 根据上下文动态切换。每个 Agent 都能通过工具调用将控制权转交给其他 Agent，状态在对话轮次中保留。
• 最佳场景：多阶段顺序工作流，如分步骤的客户支持流程。
• 核心权衡：状态性最强，上下文衔接自然。但状态管理极其复杂，需要确保切换过程中的信息不丢失。

方案四：路由器（Router）- 并行分发与合成

• 机制：路由层对输入进行分类，分发给多个专业 Agent 并行执行，最后汇总合成结果。
• 最佳场景：企业级知识库、多垂直领域查询。
• 核心权衡：无状态设计，性能一致性好。但如果需要维护长对话历史，会产生重复的路由开销。

3. 需求和模式的对应关系

在实施多智能体架构之前，需要考虑下模式和架构的对应关系：

下表展示每种模式如何支持常见的多智能体需求：

• 分布式开发：不同的团队可以独立维护组件吗？
• 并行化：多个代理可以同时执行吗？
• 多跳：该模式是否支持按顺序调用多个子代理？
• 直接用户交互：子代理能否直接与用户对话？

4. 场景与模式选择

架构选择直接影响延迟、成本和用户体验。我们分析了三个典型场景，以了解不同架构模式在实际应用中的性能表现。

场景 1：一次性请求

用户发出一个请求：“买咖啡”。专门的代理可以调用 buy_coffee 工具。

关键洞察：对于单个任务（每个任务 3 次调用），交接、技能和路由效率最高。子代理会增加一次调用，因为结果会通过主代理返回。这种额外的开销提供了集中控制，如下所示。

场景 2：重复请求

用户在对话中两次提出相同的请求：

• 第一回合：“买咖啡”
• 第二回合：“再买杯咖啡”

关键洞察：有状态模式（例如切换、技能）通过维护上下文，可减少 40-50% 的重复请求调用。子代理通过无状态设计保持每次请求成本的一致性，从而提供强大的上下文隔离，但代价是模型调用次数的增加。

场景 3：多域查询

用户提问：“比较 Python、JavaScript 和 Rust 在 Web 开发中的性能。” 每个Agent都包含大约 2000 个文档token。所有模式都可以并行调用工具。

关键洞察：对于多域任务，并行执行模式（子代理、路由器）效率最高。技能调用次数较少，但由于上下文累积，token使用量较高。交接必须顺序执行，无法利用并行工具调用同时查询多个域。

在这种情况下，由于上下文隔离，子代理处理的token总数比技能少 67%。每个子代理仅处理相关的上下文，避免了在单个对话中加载多个技能时产生的token膨胀。

性能总结

在 Agent 架构设计中，我的原则始终是：从简单开始，只有在遇到明确的 Context 瓶颈或团队协作障碍时，才考虑引入多智能体架构。

• 如果你追求并行效率和领域隔离，选Subagents或Router；
• 如果你追求交互流畅度和多轮对话成本，选Skills或Handoffs。

没有最好的架构，只有最适合业务场景的权衡。希望这些抽象总结能帮助你在构建下一代自主 Agent 系统时，少走弯路。

性能矩阵如下：

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