遇到复杂任务，很多人的第一反应是上 Multi-Agent架构。但这个直觉，其实不太对。
正确的思考方式不是“我应该用多个Agent 吗？"，而是“这项任务到底需要怎样的协调方式？”
Claude有两种 Multi-Agent 范式：Sub-agents（子智能体）和Agent Teams（智能体团队）。
它们表面看起来很像，但我深入研究之后发现，它们解决的是完全不同的问题。
Sub-Agent(子智能体)
想象一下你是一个团队领导。你不会每件事都亲自干，而是把具体任务分给组员，他们各自完成后向你汇报结果，你负责整合成最终方案。
这就是Sub-Agent 的工作方式。除此之外每个Sub-Agent会获得：
- 它们各自的系统提示词，用于定义其垂类/专业领域
- 一组可访问特定工具
- 一个干净且隔离的独立上下文窗口
- 一项任务指示
结果汇报：
只有任务完成后，才会将最终结果返回给主Agent，主对话保持干净。注意，这里返回的不是推理过程，不是中间步骤，而是压缩后的Output。
Sub-Agent的意义：
不仅仅在于能并行处理（主 Agent可以同时启动多个 Sub-Agent，各自独立工作），更在于压缩。它将海量的推理过程提炼为清晰的输出，这样避免了噪声污染/撑爆主智能体的上下文
Sub-Agent 的硬性约束：
子智能体不能再生成其他子智能体，也不能相互通信。所有结果都回流上级。上级是唯一的协调者。
Agent Teams(智能体团队）
Agent Teams是一种完全不同的范式
Sub-Agent 相当于一个完成特定任务就消失的短期临时工，而Agent Teams采取长期运行的方式，它们持续存在、彼此之间相互通信、并通过共享状态进行协调
两者的差异简单来说就是：一个是将任务交给临时工完成孤立任务，一个是组建坐在同一间办公室的团队。
一个Agent Teams包括三个动态组成部分：
- 团队领导：负责工作协调、分配任务和整合结果
- 团队成员：都是独自的Agent，各自拥有独立的上下文、且并行工作
- 一个共享的任务列表：用于查看待处理、进行中和已完成的任务，以及任务之间的依赖关系
差异化：
Agent Teams比Sub-Agent最大的区别在于直接端到端对话。
团队成员可以互相发送消息、分享发现、提出阻塞问题并进行协商，而无需将所有信息都通过一遍团队领导来路由。
你也可以直接与单个团队成员交互，不必事事都通过主Agent进行沟通
何时使用 如何选择
先聊聊何时需要用Multi-Agent
- 上下文保护：子任务会产生大量主任务用不到的信息。让 Sub-agent去处理，这样就不会污染主Agent的上下文。
- 真正的并行化：多个独立的调研或搜索任务，彼此不依赖，同时跑能直接提升效率。
- 专业化分工：任务需要互相冲突的SystemPrompt，或者一个Agent 挂载的工具太多，已经影响到输出质量了。
两个Multi-Agent架构怎么选择
- Sub-Agent：当你的工作需要并行的场景且与当前上下文关联度较小，但执行过程对上下文消耗较大的任务，更适合Sub-Agent。比如：独立的调用流程、代码库探索、信息搜索。此时主Agent仅需汇总结果即可。
- Agent Teams：当工作场景需要持续协商，就使用Agent Teams。比如：Agent在推进前需要协调彼此的输出，或某个线程的发现会改变另一个线程的执行逻辑。
如何设计Multi-Agent
我一开始接触Multi-Agent 时，犯了一个很多人都会犯的错误：将任务按角色分工，而非按上下文
角色划分就是有规划者、执行者、测试者…….听上去好像很有道理，但是这会会导致信息在每次交接中逐层衰减。比如：
- 执行Agent没有规划Agent的上下文信息
- 测试Agent不了解执行Agent的决策逻辑
- 每个环节的交接都会导致质量下降
正确的方式是按上下文拆分，而不是按角色。
如果两个子任务都有重叠的信息，它们就应该交给同一个Agent。只有当上下文能真正隔离、接口清晰的时候，才值得拆开。
比如Vibe Coding的时候，一个Agent写了某一个功能，应该顺手也把测试写了。因为它已经拥有完整的上下文了。如果你把“写功能“和“写测试“拆给两个Agent，反而制造了交接成本，得不偿失。
能不拆就不拆，拆的依据是上下文，而不是角色
超有用的5种编排模式
1.链式调用(Prompt Chaining)：任务按顺序执行，每一步的输出作为下一步的输入。适合有严格先后依赖的流程。
2.意图路由（Routing)：用一个判别器判断任务该交给谁。简单的丢给便宜快速的模型，复杂的交给能力强的模型。
3.并行化 (Parallelization)：让独立的子任务同时跑。分两种：同一个任务跑多次取最优（投票），或者不同子任务同时推进（分段处理）
4.编排者-执行者(Orchestrator-Worker)：一个主Agent负责拆任务、派活、收结果。这是Sub-agents和Agent Teams最主流的架构,也是大多数生产环境实际在用的模式。
5.生成-评估循环(Evaluator-Optimizer)：一个Agent 生成，另一个Agent 评估打分，循环迭代直到达标。适合质量优先、一次生成不够靠谱的场景。
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