“单体智能体”（指只靠一个大语言模型，再塞一堆系统提示词）的路子走不长远。

我们很快就意识到，要搭建高效的系统，得用多个 “专精型智能体”。它们要能协作，还能自主组织。

为实现这一点，AI 智能体领域已经出现了几种典型的架构设计模式。

这张图解会介绍多智能体 “协同调度” 的 7 种核心架构设计模式，每种模式都对应特定的工作流程：

1. 并行架构设计模式（Parallel）

每个智能体负责不同的子任务，比如：有的做数据提取、有的做网页检索、有的做内容总结。最后它们的输出会合并成一个最终结果。

这种架构设计模式特别适合降低 “高吞吐量流程” 的延迟，比如：文档解析、API 协同调度这类场景。

2. 顺序架构设计模式（Sequential）

每个智能体一步步为任务增值。比如：第一个智能体生成代码，第二个审查代码，第三个部署代码。

工作流程自动化、ETL 数据处理链、多步骤推理流程，用的都是这种架构设计模式。

3. 循环架构设计模式（Loop）

智能体会不断优化自己的输出，直到达到理想的质量标准。

校对文稿、生成报告、创意迭代这些场景很适合用它，系统会在敲定结果前，反复打磨完善。

4. 路由架构设计模式（Router）

这里会有一个 “控制智能体”，负责把任务分配给对应的专精智能体。比如：用户问金融问题，就转给 “金融智能体”；问法律问题，就转给 “法律智能体”。

它是 “上下文感知型智能体路由” 的基础，现在新兴的 MCP/A2A 类框架里都能看到这种模式。

5. 聚合架构设计模式（Aggregator）

多个智能体先输出部分结果，再由一个 “主智能体” 把这些结果整合为最终输出。简单说就是每个智能体先发表 “观点”，再由核心智能体汇总出 “共识”。

RAG 检索融合、投票系统等场景，常用这种模式。

6. 网络架构设计模式（Network）

这种模式里没有明确的层级关系，智能体之间可以自由沟通，动态共享上下文。

需要 “自由行为” 的场景会用它，比如：模拟实验、多智能体游戏、集体推理系统。

7. 层级架构设计模式（Hierarchical）

有一个 “顶层规划智能体”，负责把任务分给 “执行智能体”，跟踪进度，最后做决策。这和现实中 “经理带团队” 的模式完全一样。

我们在选择模式搭建多智能体系统时（前提是确实需要智能体，且必须是多智能体系统），一直会考虑一个问题：不是哪种模式看起来最酷，而是哪种能最小化智能体之间的协作阻力。

随便启动 10 个智能体，把它们叫 “团队” 很容易。难的是设计沟通流程，确保满足三个条件：

• 没有两个智能体做重复工作；
• 每个智能体都知道该什么时候行动、什么时候等待；
• 整个系统的整体能力，要比单个智能体的能力更强。

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