多智能体架构

核心问题：单干太累！

你开了一家咖啡馆。一开始生意小，你一个人（单智能体）包办所有：

• 点单收银
• 做咖啡
• 做甜点
• 收拾桌子
• 进货记账

生意好了，菜单变复杂（新增午餐、精酿啤酒），客流量变大，你一个人就手忙脚乱，错误百出（性能断崖式下跌）。这就是单个Agent在业务场景和工具变多时的困境——它“变笨”了，不好维护了。

解决方案：招人！搞团队协作！（多智能体架构）

但怎么协作呢？主流有两大模式：

1. 群聊模式 (Swarm) - 自由接力咖啡馆

• 场景： 几个全能咖啡师围在吧台。
• 工作方式：
  • 顾客（用户）来点单（发出指令）。
  • 任何一个咖啡师（子Agent）看到单子，觉得自己能接就喊：“这杯拿铁我来做！”（拿到控制权）。
  • 做完后，他直接把咖啡递给顾客（直接输出），或者对着其他同事喊：“这单还差个提拉米苏，谁有空？”（把控制权交给下一个Agent）。
  • 下一个人接手完成，直接递给顾客。
• 特点：
  • 灵活高效： 没有中间商赚差价（信息传递直接），整体速度快（性能最好）。
  • 沟通成本低： 同事之间直接喊话（Token成本最低）。
  • 要求高： 每个咖啡师都得知道其他同事在干嘛、会干嘛，沟通默契要好（强耦合）。招个只懂做拉花的新人进来，可能融入困难（不易集成第三方Agent）。

2. 主管模式 (Supervisor) - 有领班管理的专业咖啡馆

• 场景： 有一个领班（主管Agent）站在前台，后面有专职咖啡师、甜点师、收银员（子Agent）。
• 工作方式：
  • 顾客点单（发出指令）告诉领班。
  • 领班判断：这是咖啡？甜品？收银？然后喊：“小明（咖啡师），做杯热拿铁！”（分配任务）。
  • 小明做好拿铁，交给领班：“老大，拿铁做好了。”
  • 领班检查一下（或直接转交），把拿铁递给顾客（只有领班能对顾客说话）。
  • 如果顾客还要甜点，领班再喊：“小红（甜点师），做个提拉米苏！”
• 特点：
  • 结构清晰： 分工明确，责任到人（可维护性好）。
  • 灵活招人： 甜点师只需要知道怎么做好甜点交给领班就行，不需要懂咖啡师在干嘛（弱耦合，易集成第三方Agent）。
  • 沟通成本高： 所有信息都要通过领班中转（领班和员工之间来回对话），效率稍低（Token成本更高）。
  • 易出错点： 领班在转述时可能出错！比如顾客说“少糖”，领班传成“半糖”，或者把提拉米苏记成巴斯克（信息失真导致性能稍低）。

LangChain官方评测：谁更能抗干扰？

LangChain 怎么测试的呢？相当于在咖啡馆里搞事情：

• 正常业务： 卖咖啡和甜点（目标领域）。
• 故意捣乱： 突然在菜单里加入卖家具、卖药、修汽车（干扰领域），还放一堆对应的工具书（工具和知识）。
• 目的： 看哪个团队模式在“噪音”很大的混乱环境下，依然能稳定服务好咖啡顾客（鲁棒性）。

评测结果：

1. 单干老板（单Agent）： 一塌糊涂！只要干扰超过2个（菜单太复杂），咖啡做错、单子记漏、崩溃在即（性能断崖下跌）。
2. 自由接力队 (Swarm)： 稳如老狗！ 几个老伙计配合默契，管你菜单加啥，我只关注咖啡单子，互相喊话搞定（性能最优，成本最低，几乎不受干扰影响）。
3. 领班管理队 (初始Supervisor)： 表现尚可但成本高易出错。 能完成任务，但领班累得够呛（Token高），偶尔传错话（性能略低于Swarm）。

但是！LangChain 把领班模式优化了！

他们发现初始的领班模式像个笨领班：

• 爱说废话： 分配任务时啰里啰嗦：“小明啊，这是个咖啡单子，很重要，你要用xxx豆子，水温要…”（冗余信息塞给员工）。
• 传话不精准： 把员工做好的完美咖啡，描述给顾客时可能说错：“这是杯香浓的卡布奇诺”（其实是拿铁）（信息失真）。

优化三招：

1. 少说废话： 领班分配任务简洁明了：“小明，热拿铁一杯！”（移除交接消息）。员工小明脑子清爽，专注做咖啡。
2. 精准传菜： 给领班一个托盘工具 (forward_message)。小明做好拿铁，直接在杯子上贴好标签：“热拿铁，少糖”。领班不用再描述，直接用托盘原封不动递给顾客（避免转述失真）。
3. 说人话： 领班喊任务时用清晰指令：“转给咖啡师做热拿铁一杯”，而不是模糊的“处理这个饮品需求”（优化工具命名）。

优化后的领班模式（Supervisor 2.0）成本降了，错误少了，变得非常好用！这些优化已经打包进 langgraph-supervisor 工具包里了。

最终结论：怎么选？

1. 单干老板模式 (Single Agent)： 只适合业务超级简单、工具极少的“小摊贩”阶段。一旦复杂，趁早放弃！
2. 自由接力队 (Swarm)： 性能和成本最优！ 但适合小型、封闭、高度默契的团队（比如全是自己开发的Agent，彼此知根知底）。想引入“外援”（第三方Agent）比较困难。
3. 优化领班模式 (Supervisor 2.0)： 最通用、最灵活、最推荐！ 虽然绝对性能可能比Swarm差一丢丢，成本高一丢丢，但：
   • 模块化： 员工（子Agent）各司其职，互不干扰，好管理。
   • 易扩展： 新开奶茶业务？招个奶茶师（新Agent）交给领班管就行，不用他懂咖啡。
   • 易集成： 想用外部“代工”（第三方API/Agent）？让领班去对接协调。
   • 鲁棒性高： 抗干扰能力强。

这些优化，已经集成到了langgraph-supervisor 包里。https://github.com/langchain-ai/langgraph-supervisor-py

业务简单用单干，小型封闭团队求极致效率用Swarm，绝大多数需要扩展性、维护性、兼容性的复杂场景，选择优化后的主管模式 (Supervisor)！ 它就像那个经过专业培训、善用工具（托盘）、说话简洁高效的咖啡馆领班，能管理好日益壮大的团队和越来越复杂的菜单。