Q93 · 多智能体模式（Multi-Agent Pattern）

用户问一个客服助手：“X1 手表能戴着游泳吗？如果进水，免费维修吗？”这是一句话，却包含两个需要分别查证的问题：能否浸水使用要看产品说明书，进水是否保修要看售后政策。两个问题可以同时查，最后再合成一份答复。但若只让两名助手各说一句就拼起来，可能会把过期广告里的“防水”与现行保修条款混成自相矛盾的承诺。

多智能体模式（Multi-Agent Pattern）让一个协调者负责理解目标、划分工作、收集结果和决定最终答复；多个执行者在各自限定的范围内搜索、判断并带回证据。它适合能分成相对独立探索方向、又需要统一综合的任务。把一个简单问题拆成许多 Agent 不会天然更准，还可能增加调用费、延迟和协调错误。Anthropic 的多 Agent 研究系统实践也明确记录了并行探索的收益、令牌开销，以及重复搜索和协调失败的代价。

术语与本例假设

词或符号	在本文中的含义
大语言模型	根据输入生成文字或选择下一步操作的模型；它写出的结论仍需证据支持。
Agent	以目标为导向、能根据中途发现选择下一步查询或工具的应用单元。本文的执行者都可自行决定查哪一段、是否补查，然后返回结果。
多 Agent	多个这样的应用单元在一个任务中分工协作。若程序只并行调用两个固定接口，没有让执行者自主查找或判断下一步，那只是并行工具调用。
协调者 / 执行者	协调者负责拆解目标、设边界、汇总和停机；执行者只负责指定子问题，返回发现、依据与不确定点。也常称主 Agent 与子 Agent。
子任务 / 委派	子任务是能单独完成的一部分工作；委派是协调者把目标、范围、可用资料、输出格式和时限交给执行者。
并行 / 汇合	并行是两名执行者在同一阶段同时工作；汇合是等待并检查结果后才形成最终答复。并行不保证更快，最慢的必要分支仍会拖住汇合。
共享事实 / 证据卡	两名执行者共同遵守的任务事实，例如产品型号和文档版本；证据卡是执行者返回的“结论、原文位置、版本、可信状态”，供协调者核查。
冲突	两份资料或两个执行者得出不能同时成立的结论，例如广告说“可游泳”，现行说明书说“不能浸水”。这需要查版本与适用范围，不能投票决定。
上下文 / Token	上下文是一次模型调用能看到的任务材料；Token 是模型计量文本的基本单位。多个执行者各自读文档、对话和搜索结果，会增加总 Token 消耗。
X1、M3、P2	虚构手表型号、现行产品说明书版本、现行保修政策版本；不是现实产品或保修规则。

例子假设：X1 是虚构手表。当前生效的 M3 说明书写明“IPX4，适用于日常溅水，不得浸入水中或游泳佩戴”；当前生效的 P2 保修政策写明“液体进入设备造成的损坏不属于免费维修范围，具体故障须检测确认”。一张过期宣传页 A1 曾写“运动防水”，但未定义游泳条件。例子只演示信息答复，不代表现实中的 IP 等级解释或消费者权益结论；实际产品须看其正式测试范围、适用地区条款和现行法律。

协调者怎样把任务交出去

协调者先把原问题拆成两个可独立查证的子任务，并给双方同一份基本事实：产品型号 X1、用户问的是游泳佩戴与进水后的免费维修，应使用当前有效版本、不得依据广告口号推断。它不能只写“你查产品、你查保修”，因为执行者可能查不同型号、地区或历史版本。Anthropic 在其研究系统中发现，含糊委派会导致子 Agent 重复工作或遗漏重要方向；给清楚的目标、来源范围、输出格式与边界更稳妥。来源

谁负责	接收的工作	应返回什么
产品执行者	查 X1 的现行说明书，回答“能否游泳佩戴”；若看到广告与说明书不一致，要标出。	“不能据 M3 允许游泳；M3 使用限制原文位置；A1 与 M3 冲突，A1 已过期。”
保修执行者	查适用于 X1 的现行 P2，回答“进水能否免费修”；不擅自判断用户设备的具体故障原因。	“液体进入造成的损坏不属免费维修；须检测确认是否确属进水损坏；P2 条款位置。”
协调者	检查双方是否回答完整、来源是否同一产品和有效版本；处理冲突与缺口；形成一份答复。	清楚回答两个问题，逐项给依据和必要限制。

“证据卡”可以理解为四个字段：claim 是要告诉用户的结论；source 是文档和条款位置；version 是资料版本和生效信息；uncertainty 是还不能确定的部分。例如产品执行者的卡片是 claim=不建议也不支持游泳佩戴、source=M3 使用限制、version=M3 当前有效、uncertainty=旧广告 A1 表述模糊且已过期。这是教学结构，不依赖某个框架的固定类名。协调者需要拿得到原文或可信引用，不能只相信执行者浓缩后的句子。

两个执行者可以在同一时间查资料：产品执行者发现 A1 的“运动防水”后继续找 M3 的具体使用限制；保修执行者发现条款有“检测确认”的前提后继续核对该条是否适用于 X1。各自的查询路径会随结果变化，因此它们是带工具循环的 Agent；如果数据库已有两个准确字段，直接并行查询字段通常更简单。

汇合时先核对事实，再写答案

协调者收到两张证据卡后做三次核对。第一，对象相同：两张卡都谈 X1，不是另一个型号。第二，版本有效：使用 M3 与 P2 的现行条款，并把 A1 标为过期资料。第三，结论边界清楚：说明书只支持日常溅水，不能由“IPX4”推成“可以游泳”；保修条款说液体进入造成的损坏不免费修，但是否确属这种损坏要检测，不应宣布用户设备已被拒保。

正常完成时，协调者的回答可以是：

“按 X1 现行说明书 M3，它只说明日常溅水场景，并明确不支持浸水或游泳佩戴。按当前保修政策 P2，若检测确认故障由液体进入造成，该损坏不属于免费维修；您这台设备的故障原因仍需检测，不能仅凭描述判定。过期宣传页上的‘运动防水’不能替代现行说明书的使用限制。”

这里没有让两个执行者“投票”决定真假，也没有把“不给免费修”偷换成“不提供维修”。最后答复是协调者重新查证、限定范围后的合成结果，不是把两段自然语言机械拼接。Anthropic 将“协调者动态拆任务、工作者执行、协调者综合”称为 orchestrator-workers；这与任务固定、只同时发两个请求的并行流程有联系，但自主拆解程度不同。来源

资料冲突和执行失败怎么办

如果产品执行者只找到 A1，回答“能游泳”，而保修执行者找到 P2，回答“进水不保”，协调者应暂停“能游泳”这项结论。它先要求产品执行者补查正式说明书与生效版本，再按来源和适用条件判断；若仍无法确认，应把“能否游泳”标为待核实，交产品团队或人工客服，不应使用多数票或凭协调者自己的猜测填补。共享事实应是经过核对的型号、地区、文档版本与原文位置，不是多个 Agent 互相转述后共同相信的句子。

另一种失败是保修执行者超时。协调者已拿到 M3，可以在界面允许部分答复时先说“按说明书不能游泳佩戴，保修问题正在核对”，同时保留问题状态；若系统要求一次完整答复，则延迟发送、有限次重试或转人工。不得把“子 Agent 没返回”解释成“进水肯定保修”或“肯定不保”。重试要有时限与次数，避免一个卡住的执行者让所有请求长期等待。Anthropic 的多 Agent 实践指出，等待慢子 Agent 的同步执行会形成瓶颈，异步协调虽然可改善等待，也带来结果一致性和错误传播问题。来源

如果执行者拥有写工具，边界还要更严格：只给它完成子任务必需的权限；多个执行者不能同时对同一订单执行退款、发信或改状态。写操作应有统一审批、幂等控制和可审计记录。本文两名执行者仅只读查资料，因此可以并行；用户的问题本身也不授权系统执行维修申请。

多一个 Agent 的成本是否值得

并行可能缩短墙上时钟等待时间：两段互不依赖的查询若分别耗时 T产品 与 T保修，理想情况下查询阶段接近两者较大值，再加协调者分工与汇总的时间。但如果两段必须互相等待，或者一个分支反复补查，实际时间会更长。总费用也不会因为并行而变少，至少要支付协调者和两个执行者各自读材料、搜索和生成的 Token 与工具调用成本；资料复制、重复搜索和冲突复查还会增加支出。

Anthropic 报告其研究系统在宽度优先、可并行探索的内部研究任务中获得明显收益，同时指出其多 Agent 系统消耗的 Token 显著高于普通聊天，而且共享上下文要求高、依赖关系多的工作不适合随意并行。研究系统工程复盘 这些是特定系统与评测的经验，不能推成“多 Agent 对所有任务都更准”。上线前应在相同题目集上比较单 Agent、固定双路查询与多 Agent：看答复事实正确率、证据可追溯率、冲突漏报率、平均与高位延迟、每题费用、人工接管率。如果简单方案已经可靠，增加协调层的收益可能抵不过成本。

选择多个 Agent 时，我会看三个条件：问题能否拆成低依赖的独立探索；不同执行者是否有明确的资料范围或技能；协调者能否依据原始证据判定冲突并停止。缺任一条件，先用单 Agent 或确定性工作流。即便条件满足，也要限制执行者数量、工具调用与总时间，以防“为了显得聪明”无限扩张任务。

面试时怎么回答

多智能体模式是让一个协调者按任务需要分出若干子问题，让执行者在各自范围内用工具探索，再由协调者核对证据、处理冲突并合成结果。比如用户问 X1 手表能否游泳、进水是否免费维修，产品执行者查现行说明书，保修执行者查现行政策；两者都返回结论、来源、版本和不确定点，协调者再统一答复。它适合相互独立且有足够工作量的探索，并行能缩短部分等待，但会增加 Token、协调和失败处理成本。若两个结果冲突，我会先核对型号、文档版本与原文，不靠投票；某个执行者超时就有限重试、部分答复或转人工，不编造缺失结论。最后用同一题目集对比单 Agent 和多 Agent 的准确率、引用质量、延迟与费用，只有收益覆盖成本才采用。

面试官若追问“为什么不直接并行调用两个搜索接口”，可以回答：若输入和查询路径都固定，直接调用接口更可控。 这里的执行者会根据发现决定继续查哪个版本、哪些条款以及如何处理模糊资料，协调者也可随问题动态增减子任务；这才是多 Agent 带来的灵活性，同时也是需要额外控制的原因。若追问“多个 Agent 互相确认是否等于事实验证”，答案是不能：同源资料可能一起错，仍要核对独立的原始文档、版本和适用条件。

资料依据

• Anthropic: How we built our multi-agent research system：协调者与子 Agent 的分工、并行探索、委派提示、成本与失败经验。
• Anthropic: Building effective agents：orchestrator-workers 与固定并行工作流的定义及适用边界。