是什么
架构上，主 Agent 负责任务拆解与分发，子 Agent 分别管理检索、代码、审校等领域。节点间依靠结构化消息传递通信，全局状态需集中管理以避免状态漂移。单 Agent 能胜任时不建议采用此架构，仅在任务可并行切分且子任务上下文差异大时适用。
此机制实现了上下文隔离，各 Agent 仅处理自身输入，职责单一化提高了单步执行质量，并支持任务并行。但该架构会导致 token 消耗成倍增长，错误易发生级联传播，结果合并与冲突处理复杂，且需为子 Agent 崩溃或超时设计兜底机制。
解决什么问题
主要解决单 Agent 处理复杂任务时的容量与效率瓶颈。当任务涉及众多领域时，单个 Agent 的上下文塞不下所有工具与指令，多领域指令混合容易产生互相干扰。此外，单循环串行执行速度太慢，多智能体架构通过并行处理与领域拆分解决了这一问题。
面试怎么考
面试常考察适用场景及成本收益计算，例如何时应引入多 Agent 架构。系统设计层面，会追问多个 Agent 之间如何通信以及如何合并最终结果。
并发控制与异常处理也是常见考点。常考问题包括多个子 Agent 同时修改一个文件时如何避免冲突，以及子 Agent 失败或超时时，如何设计兜底机制来保障任务执行。
又称：Multi-Agent · 多智能体 · 多 Agent · MAS
接着做点什么
—— 本条完 ——