MAS

引言 2026年，多 Agent 系统（Multi-Agent System, MAS）已从学术概念走向生产落地。从 OpenAI 的 Swarm 到 Google 的 A2A 协议，从 AutoGen 的多轮对话到 CrewAI 的角色协作，多 Agent 架构正在重新定义我们构建智能应用的方式。本文将系统梳理当前主流的多 Agent 设计模式，并探讨从编排到涌现的架构演进路径。 一、为什么需要多 Agent？ 单 Agent 架构在面对复杂任务时存在三个结构性瓶颈： Context Window 膨胀：一个 Agent 承担过多职责，导致 Prompt 超长、注意力稀释 工具冲突：50+ 工具注入单一 Agent 时，工具选择准确率下降至 60% 以下（Anthropic, 2025） 验证盲区：自我验证存在系统性偏见，单 Agent 自我纠错的成功率仅 34% 多 Agent 通过任务分解和角色专精，将上述问题分解到可管理的粒度。 二、六大核心设计模式 模式 1：Orchestrator-Worker（编排者-执行者） 最经典也最常用的模式。一个 Orchestrator Agent 负责任务分解和结果聚合，多个 Worker Agent 各司其职。 ┌─────────────────────────────────────┐ │ Orchestrator Agent │ │ (任务分解 / 优先级 / 结果聚合) │ └──────────┬──────────┬───────────────┘ │ │ ┌──────▼──┐ ┌────▼────┐ ┌────────┐ │ Worker A │ │ Worker B │ │Worker C│ │ (搜索) │ │ (分析) │ │ (写作) │ └─────────┘ └─────────┘ └────────┘ 适用场景：内容创作流水线、数据处理 Pipeline ...