多智能体系统

何时（与何时不）采用多智能体

拆分前先给协调税定价：增加一个智能体的三个站得住脚的理由，以及单个带工具的智能体何时取胜。

多智能体拓扑

星型、流水线、层级、网状——它们的 O(·) 消息成本与失败画像，以及如何选出仍能奏效的最稀疏接线。

监督者/工作者编排

真正能上线的模式：规划、派发隔离的工作者、聚合——以及为什么监督者是瓶颈。

辩论、投票与集成

大部分收益来自集成而非辩论；没有设计出的多样性，辩论会坍缩回最初的多数派。

共享记忆与黑板

黑板用一份共享存储替换 N² 条消息——并继承写争用、陈旧读和丢失更新。

多智能体失败模式

错误传播、群体思维、死锁/活锁、成本爆炸——单智能体工具看不见的系统级 bug。

子智能体模式对比

LangGraph 的 supervisor/层级/协作，与 OpenAI Agents SDK 的 handoff vs 智能体即工具，与 deepagents——各形态各自何时奏效。

功劳分配：你到底该改哪个智能体？

运行级别的分数里没有梯度，于是逐智能体评审、消融与反事实回放回答的是三个不同的问题——局部质量、边际贡献、具体因果——而把最便宜的那个当成最具体的那个来汇报，正是一个团队花一个季度去调那个完全照吩咐办事的工人的原因。

子智能体究竟继承了什么

每个框架都给了你一个开关去决定子智能体继承多少对话，却没有一个去决定它继承多少权限——于是你调的那个只花 token，而你看不见的那个决定了一次被攻破的运行会烂到什么程度。工具绑在进程上而不是对话上：一个 isolated 的子智能体只是一个可达范围完全相同的新上下文窗口，而扇出买到的是「权限不变的并发」。更糟的是，隔离会洗白出处——一份照着恶意页面写出的简报，会出现在子智能体的指令位上，看起来可信。五个继承决定，每个角色一份声明。

各自隔离的运行，互相找到了对方

隔离在进程边界上被强制、却在信息边界上被规定，于是任何「两次运行都能写、都能读」的对象都会把一支机队变成一套没有监督者、也没有总量预算的系统。在机队规模上，趋同式发现让第一次发生与第一百次只隔几分钟；随后有五样东西会坏掉，其中四样无声无息，包括你的置信区间所假定的那条统计独立性。请在 join 里察觉它、给每一个可写对象一个不可猜的命名空间，并给「批」一个能把它停下来的主人。