Agent并发执行架构：让智能体学会多线程思考
引言 Agent的很多操作是独立的——搜索三个不同的关键词、查询多个数据源、分析多个文件。如果串行执行，总时间是所有操作时间的总和；如果并发执行，总时间接近最慢操作的时间。 并发执行是Agent性能优化的重要手段。但并发带来了复杂性：资源竞争、状态同步、错误处理、死锁风险。2026年的Agent并发架构需要在性能和复杂性之间找到最佳平衡。 一、Agent并发场景 1.1 工具调用并发 一个请求需要调用多个独立工具时，可以并发执行： 串行: search_web(3s) → query_db(2s) → call_api(1s) = 6s 并发: search_web(3s) ─┐ query_db(2s) ─┼─ 并行 = 3s call_api(1s) ─┘ 1.2 多Agent并发 多个Agent同时处理不同子任务： 用户: "调研三家公司的市场表现" Agent A: 调研公司甲 ─┐ Agent B: 调研公司乙 ─┼─ 并行 Agent C: 调研公司丙 ─┘ 1.3 批量处理并发 对一批数据并行处理： 100个文档需要摘要 → 分成10批，每批10个文档 → 10个Worker并行处理 → 总时间 ≈ 单个文档的10倍（而非100倍） 1.4 竞争执行 同一任务由多个Agent竞争执行，取最优结果： Agent A → 方案A ─┐ Agent B → 方案B ─┼→ 评估器选择最优 Agent C → 方案C ─┘ 二、并发模型 2.1 异步IO模型 Agent的绝大多数操作是IO密集型（LLM API调用、工具调用），适合异步IO模型： ...