多 Agent 架构的核心不是“多几个模型同时跑”，而是把复杂任务拆成多个具备不同职责、上下文和工具权限的智能体，再通过一定的协作机制完成目标。常见架构大致可以按“谁来调度、如何通信、如何达成一致”来划分。

中心化调度架构

最常见的是 Supervisor / Manager / Router 模式。系统里有一个主控 Agent 负责理解用户目标、拆解任务、选择合适的子 Agent，并汇总最终结果。

例如一个研发助手里，可以有：

• 需求分析 Agent
• 代码生成 Agent
• 测试 Agent
• Code Review Agent
• 文档 Agent

用户只和主控 Agent 交互，主控根据任务状态把工作分派给不同角色。

这种架构优点是可控性强，链路清晰，适合企业级系统和需要权限隔离的场景。缺点是主控 Agent 容易成为瓶颈，一旦主控规划错误，后续子 Agent 可能都会沿着错误方向执行。

层级式架构

层级式架构可以看成中心化调度的扩展。它不是只有一个主控，而是形成多层管理结构：顶层 Agent 负责战略规划，中层 Agent 负责子任务拆解，底层 Agent 负责具体执行。

例如做一个复杂项目迁移：

顶层 Agent 负责判断迁移策略，中层 Agent 分别管理路由迁移、组件迁移、接口迁移、测试迁移，底层 Agent 再执行具体文件修改和验证。

这种架构适合任务规模大、拆解层次明显的场景，比如大型代码库重构、数据分析流水线、复杂运维决策。它的风险在于通信成本高，信息在层级之间传递时可能丢失细节，所以需要良好的任务状态、约束和验收机制。

流水线架构

流水线架构强调顺序协作，每个 Agent 负责一个固定阶段，上一个 Agent 的输出成为下一个 Agent 的输入。

例如内容生成场景可以是：

需求理解 Agent 生成大纲，写作 Agent 生成正文，事实检查 Agent 校验准确性，润色 Agent 调整表达，发布 Agent 输出最终格式。

这个模式的优点是工程实现简单、可观测性强，每个环节职责明确。缺点是灵活性较弱，如果前面阶段输出质量差，后续阶段通常只能补救，不能从根本上修正任务方向。因此流水线里经常会加入回退机制，比如校验不通过时返回上游重新生成。

黑板架构

黑板架构的特点是多个 Agent 不一定直接彼此通信，而是围绕一个共享工作区协作。这个共享工作区可以是任务状态、知识库、数据库、向量存储、文档草稿或代码仓库。

每个 Agent 观察黑板上的状态变化，判断自己是否需要行动，然后把结果写回黑板。

这种模式适合开放式问题和需要多人协同探索的任务，比如故障排查、复杂研究、数据洞察。它的优势是协作灵活，不依赖单一固定流程；缺点是状态管理复杂，容易出现重复工作、冲突写入和责任边界不清晰的问题。

点对点协作架构

点对点架构中，Agent 之间可以直接通信，不一定需要中心调度者。每个 Agent 都可以根据自身能力向其他 Agent 请求帮助，或者对其他 Agent 的结果提出修正。

这种架构更接近分布式系统里的自治节点，适合动态性很强的环境，比如多机器人协作、模拟系统、复杂决策讨论。

它的优点是灵活、鲁棒，单个 Agent 失效不一定导致整个系统失败。缺点是工程复杂度高，很容易产生循环对话、重复推理、成本失控，所以通常需要消息协议、终止条件、冲突解决机制和预算控制。

辩论与评审架构

辩论型架构会让多个 Agent 从不同角度生成观点，再由评审 Agent 或投票机制选择更优答案。

例如一个 Agent 给出方案 A，另一个 Agent 给出反对意见，第三个 Agent 做事实校验，最后由 Judge Agent 综合判断。

这种模式适合高风险决策、复杂推理、方案评估、代码审查等场景。它的价值在于引入对抗性思考，降低单一模型自信但错误的概率。但它也会显著增加推理成本，而且评审 Agent 的能力会直接影响最终质量。

专家委员会架构

专家委员会模式会让多个领域 Agent 并行处理同一问题，然后通过投票、加权评分或仲裁得到最终结果。

例如金融分析问题可以同时交给宏观分析 Agent、财务报表 Agent、风险控制 Agent、行业研究 Agent，再由综合 Agent 汇总。

这种架构适合需要多专业视角的问题。它的关键在于每个 Agent 的能力边界要清楚，否则多个 Agent 只是重复生成相似答案，无法真正提升质量。

市场或竞价架构

市场型架构会让 Agent 根据任务声明自己的能力、成本或置信度，调度器再选择合适的 Agent 执行。也可以让多个 Agent 竞争解决方案，最终选出性价比最高或评分最高的结果。

这种模式常用于资源有限、任务类型多变的系统。它比固定路由更灵活，但需要设计评分标准、成本模型和可信反馈机制，否则 Agent 的“自我声明”可能并不可靠。

工具型 Agent 架构

还有一种非常实用的架构是把 Agent 按工具权限划分。例如搜索 Agent 只能访问浏览器，代码 Agent 只能访问仓库，数据库 Agent 只能查询数据库，部署 Agent 只能执行受控发布流程。

这种方式在工程上很重要，因为多 Agent 不只是能力拆分，也涉及安全边界。尤其在企业环境中，不同 Agent 应该具备最小权限，避免一个推理错误的 Agent 同时拥有读代码、改数据库、发消息、执行部署的能力。

总体来看，实际系统很少只使用单一架构，更多是混合形态。比如外层是 Supervisor，中间是流水线，关键节点引入 Reviewer，所有 Agent 共享一个任务状态黑板。架构选择通常取决于任务复杂度、可控性要求、成本预算、延迟要求和安全边界。