多代理系统架构选型全解析：四大模式助力复杂任务

背景

随着 LLM 能力的提升，单一代理往往难以满足大规模、跨领域的任务需求。尤其在 上下文窗口受限、团队分工明确 的情况下，如何组织多个专精模型成为关键。Anthropic 最近的内部评测显示，采用 Claude Opus 4 负责调度、Claude Sonnet 4 作为子代理的多代理系统，在研究任务上比单一 Claude Opus 4 提升了 90.2%，充分验证了并行推理的价值。

四大架构模式

1. 子代理（Subagents）

核心思路：主代理负责对话上下文，调用若干无状态子代理作为工具。
适用场景：多业务域（日历、邮件、CRM）需要集中调度且子代理不直接面向用户。
优点：上下文隔离、并行执行。
缺点：每次调用多一次模型，导致额外的时延与 token 消耗。
实现建议：使用 LangChain 的 Deep Agents 包装子代理，仅需几行代码即可完成部署。

2. 技能（Skills）

核心思路：单一代理按需加载专用 Prompt 包（技能），实现“渐进式披露”。
适用场景：单代理需要大量细分功能（代码生成、SQL 查询），团队可分别维护不同技能目录。
优点：实现成本低，保持用户交互的连贯性。
缺点：技能加载后会累积上下文，导致 token 爆炸。
实现建议：通过 LangChain 的 Skills 模块管理技能目录，按需加载并在对话结束后清理上下文。

3. 交接（Handoffs）

核心思路：依据对话状态动态切换激活的代理，使用工具调用实现状态转移。
适用场景：多阶段客服或业务流程，需要顺序解锁功能。
优点：状态持久，可实现流畅的多轮对话。
缺点：状态管理复杂，需要额外的持久化机制。
实现建议：利用 LangChain 的 stateful agents，在每轮对话结束后保存状态快照。

4. 路由（Router）

核心思路：先对用户输入进行分类，再并行调用多个专业代理，最后合成答案。
适用场景：企业知识库、跨垂直客服，需要一次性查询多个独立知识源。
优点：无状态、并行高效，适合大规模查询。
缺点：每轮请求都需重新路由，缺少历史上下文。
实现建议：将 Router 包装为 LangChain 的 tool，在需要保持对话时再外层套一层状态代理。

选型决策矩阵

需求	子代理	技能	交接	路由
分布式开发	✅	✅	—	✅
并行执行	✅	—	—	✅
多跳调用	✅	✅	✅	—
直接用户交互	—	✅	✅	—

实战建议

先从单代理 开始，完善 Prompt 与工具链。
遇到上下文瓶颈 或 业务拆分 明显时，评估子代理或路由模式。
团队多模块 维护时，首选子代理或技能，保持代码库独立。
需要顺序流程（如客服）时，使用交接模式以保证状态一致性。
快速落地 可直接使用 LangChain 官方提供的 Deep Agents 示例，几行代码即可切换不同模式。

研究快报：Anthropic 的多代理实验表明，合理的并行调度能够显著提升任务成功率，这也为企业级 AI 系统提供了明确的技术路线图。

通过上述框架，开发者可以在需求、成本与性能之间找到最佳平衡，避免盲目堆砌模型，真正释放 LLM 的协同潜能。