25 · 多 Agent：分工何时值得
把协作收益与通信、冲突和费用一起衡量。
本站原创入门导读与合成教学示例。原始资料核实：2026-09-05。建议先读：24 · 提示注入、权限与隔离。
理解概念
多 Agent 将任务分给不同角色或上下文，再由协调机制合并产物。适合可独立检索的专题、不同工具环境或明确职责分离；简单任务常被通信与重复工作拖慢。角色不同不代表模型之间没有共同偏差。
每个子任务要有输入、输出契约、权限、共享预算与停止条件。协调者处理冲突，不能只是拼接文本。共享事实库应保留来源，写入需控制并发；一个子 Agent 失败时说明缺失范围，避免全局假装完成。
一个最小例子
| 角色 | 独立任务 | 产物 |
|---|---|---|
| 检索 A | 公开实验室规则 | 结论、片段编号、日期 |
| 检索 B | 公开课程安排 | 同一输出结构 |
| 合并者 | 检查冲突与生成草稿 | 带来源计划与待确认项 |
两个检索角色可并行；合并依赖它们的结果。总预算仍由同一运行控制。
动手练习
对同一组 10 道问题，比较单 Agent 与双检索角色。记录重复证据、冲突、成功率、延迟和费用，说明是否值得保留多角色。
验收与预期结果
增加角色有可测收益；若没有就退回简单方案。每条合并结论能追溯子任务与来源。
- 我能解释输入、过程与结果。
- 我保留了一个失败例与运行记录。
常见误区
三个模型投票不能自动产生真相；多个 Agent 不能各自领取不受限制的预算。
延伸阅读
以下是相关方向的原始资料；本站练习不是官方课程作业或逐字翻译。
理解需要时间，记录让每一步都有迹可循。
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