什么是多 Agent 协作？为什么我们需要它？

你肯定已经用 LLM 做过不少东西了，写文案、做问答、甚至写代码都没问题。但当问题变复杂了，一个 Agent 就不够用了。

比如你要做一个内容创作系统：需要有人搜资料，有人写初稿，有人做校对，有人排版式。一个 Agent 样样都做，结果就是样样都不精。

多 Agent 协作就是把一个复杂任务拆解给多个专业 Agent 来做，每个 Agent 专注自己擅长的部分，最后一起把事情做好。

就像现实中的公司：产品经理做需求，开发写代码，测试找bug，设计师出图，分工明确，效率更高，结果也更好。

多 Agent 协作到底解决了什么问题？

很多人刚接触会问：现在大模型上下文都十万字了，为啥不直接交给一个 Agent 做？

我总结了几个核心痛点，只有多 Agent 才能解决：

痛点	单 Agent 问题	多 Agent 解法
能力单一	一个 Agent 不可能精通所有领域	每个 Agent 专精一个领域，专业事交给专业人
上下文爆炸	任务越长，上下文越长，token 花得飞快，模型还容易犯错	每个 Agent 只需要关心自己那部分上下文，体积可控
可维护性差	所有逻辑揉在一个 Agent 里，改需求牵一发动全身	拆解成多个模块，改一个不影响其他
可扩展性差	加新能力就得改原来的 Prompt	加个新 Agent 就行，原来的不用动
容错性低	一步错步步错	可以加专门的评审 Agent，错误能早发现早修正

这么一说你肯定懂了，当你的应用从玩具变生产，多 Agent 几乎是必然选择。

主流的多 Agent 协作设计模式

经过这些年的发展，社区已经总结出了几种成熟的设计模式，不管你用什么框架，基本都是这几种变种。今而Agno 对这些模式都支持得很好。

1. 路由模式：把任务分给最合适的人

原理：有一个路由 Agent（Leader）收到用户请求，判断这个任务该分给哪个擅长处理它的成员 Agent，然后直接返回结果。

这是最简单也是最常用的模式，就像公司的前台，你来办事，前台给你指到对应的部门。

适合场景：

• 智能客服：不同问题转不同客服
• 问答系统：领域问题转给领域专家
• 任务分类：根据用户输入分发给不同处理模块

不适合场景：

• 需要多步协作的复杂任务
• 需要多个 Agent 共同输出结果的场景

在 Agno 中怎么用？很简单：

from agno.agent import Agent
from agno.team import Team
from agno.team.mode import TeamMode
from agno.models.openai import OpenAIChat

# 三个不同领域的专家 Agent
python_expert = Agent(
    name="Python专家",
    role="解决Python编程问题",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
)

frontend_expert = Agent(
    name="前端专家",
    role="解决前端开发问题",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
)

devops_expert = Agent(
    name="运维专家",
    role="解决部署运维问题",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
)

# 创建 Team，使用 ROUTE 模式就是路由模式
team = Team(
    members=[python_expert, frontend_expert, devops_expert],
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    mode=TeamMode.ROUTE,  # 路由模式
    respond_directly=True,  # 成员直接返回结果，不用Leader再处理
    description="根据问题类型路由给对应专家",
)

team.print_response("怎么用装饰器？")
# 会自动路由给Python专家

Agno 把路由逻辑做好了，只要定义好成员和分工就行。

2. 协调模式：Leader 一步步安排工作

原理：Leader 拿到任务，一步步协调各个成员工作，每个成员做完把结果交给 Leader，Leader 再安排下一个，最后整合结果返回给用户。

路由模式是「一次分配就完事」，协调模式是「一步一步带节奏」。

适合场景：

• 多步骤流程化任务
• 需要前一步结果才能做下一步的任务
• 内容生成：先搜再写再改

不适合场景：

• 简单问题，路由就够了，协调多了浪费 token

Agno 中用 COORDINATE 模式：

team = Team(
    members=[research_agent, writing_agent, editor_agent],
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    mode=TeamMode.COORDINATE,  # 协调模式
    description="Leader 协调大家一步步完成内容创作",
)

3. 计划模式：先做计划再执行

原理：Leader 拿到复杂任务，先整体拆解成多个步骤，做一个完整计划，然后把每个步骤分给合适的成员去执行，最后汇总结果。

和协调模式的区别：协调模式是走一步看一步，计划模式是先全盘规划再执行。

适合场景：

• 大型复杂任务
• 项目开发
• 长篇内容创作
• 需要多个领域协作的任务

不适合场景：

• 简单任务，杀鸡用牛刀

Agno 中用 PLAN 模式：

team = Team(
    members=[researcher, architect, coder, tester],
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    mode=TeamMode.PLAN,  # 计划模式
    description="先做开发计划，再分给不同角色实现",
)

4. 任务模式：完全自主迭代直到完成

原理：整个团队自主循环迭代，不断检查任务完成状态，没做完就继续做，直到任务完成或者达到最大迭代次数。

这是最自主的模式，相当于把控制权完全交给团队，Leader 自己盯着，直到任务做完。

适合场景：

• 探索性任务
• 复杂问题求解
• 需要多轮修正才能做好的任务
• 自主代理场景

不适合场景：

• 简单问答，太浪费资源
• 对响应速度要求高的场景

Agno 中用 TASKS 模式，记得设置合理的最大迭代次数：

team = Team(
    members=[...],
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    mode=TeamMode.TASKS,  # 自主任务模式
    max_iterations=10,  # 最多迭代10次，防止死循环
    description="自主完成任务，直到做好",
)

5. 并行模式：多个 Agent 一起干

原理：同一个任务分给多个 Agent 同时做，然后投票或者选最好的结果。比如写同一个文案，三个人写，然后选最好的，或者投票看哪个对。

适合场景：

• 需要多样性结果
• 重要决策，需要多方验证
• 内容创作，多个 Agent 出初稿再选优

不适合场景：

• 步骤严格依赖的任务
• 对成本敏感，多跑一次多花一次钱

Agno 原生没直接给并行枚举，但你可以自己实现，或者用 delegate_to_all_members 参数：

team = Team(
    members=[writer1, writer2, writer3],
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    delegate_to_all_members=True,  # 分给所有成员
    # 然后你自己汇总投票就行
)

6. 分层/嵌套模式：Team 里面套 Team

原理：把一组相关 Agent 组成一个子 Team，再把子 Team 放到更大的 Team 里面，形成分层结构。这其实不是协作模式，是组织模式。

就像公司：部门下面有小组，小组下面有员工。分层之后职责清晰，好维护。

适合场景：

• 大型复杂系统
• 多领域协作
• 需要模块化扩展的项目

太爽了：Agno 原生就支持 Team 嵌套，因为 Team 本身就可以当成员：

# 先组一个内容创作子 Team
content_team = Team(
    members=[researcher, writer],
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    mode=TeamMode.PLAN,
)

# 再组一个审核发布子 Team
publish_team = Team(
    members=[editor, publisher],
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    mode=TeamMode.COORDINATE,
)

# 顶层 Team 协调两个子 Team
full_pipeline = Team(
    members=[content_team, publish_team],  # Team 嵌套 Team
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    mode=TeamMode.COORDINATE,
)

就这么简单，原生支持，不用自己搞。

一张表看懂各种模式怎么选

模式	复杂度	适用场景	优点	缺点
路由	⭐ 低	分类问答、客服分流	快，省token	只能处理单步任务
协调	⭐⭐ 中	多步流程、内容创作	灵活可控	Leader 需要协调，多几轮调用
计划	⭐⭐⭐ 高	复杂任务、项目开发	全局视角，不容易错	先规划多一步，多花点token
任务	⭐⭐⭐⭐ 很高	自主探索、复杂求解	完全自主，解决难题	迭代多，token消耗大，可能死循环
并行	⭐⭐ 中	多方案验证、选优	结果更靠谱，多样性好	多跑N倍，成本高

新手入门怎么起步？

如果是第一次做多 Agent 系统，建议：

1. 先从路由模式开始：简单，容易跑通，能快速看到效果
2. 流程化任务用协调模式：一步步走，不容易出大错
3. 复杂任务再上计划模式：先把简单的玩明白，再搞复杂的
4. 记得用分层嵌套：别把几十个 Agent 都堆在一层，分分层，好维护

总结

今天分享多 Agent 协作的基础概念，以及最常用的几种设计模式：路由、协调、计划、任务、并行、嵌套分层。这些模式覆盖了绝大多数场景，Agno 对它们支持都很好。