多 Agent 编排模式

1.1 Supervisor 模式（最常用）

架构：一个"主管" Agent 接收任务，根据意图分发给专业子 Agent，子 Agent 完成后结果回传主管，主管决定是否继续分发或输出最终结果。

┌──────────────┐
│ Supervisor │ ← LLM 决策：下一步交给谁？
└──────┬───────┘
│
┌──────────┼──────────┐
▼ ▼ ▼
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ 搜索Agent│ │ 分析Agent││ 写作Agent│
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
│ │ │
└──────────┼──────────┘
▼
返回 Supervisor

核心实现要点：

• Supervisor 本身是一个 LLM 调用，输出结构化的路由决策
• 子 Agent 各自拥有独立的工具集，互不干扰
• 子 Agent 完成后需要"清洗"输出（去掉冗余的工具调用日志），只返回精炼结果
• Supervisor 可以迭代：如果结果不够，继续分发新任务

适用场景：客服系统、研究助手、内容生成管道

官方实现：langchain-ai/langgraph-supervisor-py

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1.2 Hierarchical 模式（层级嵌套）

架构：多层 Supervisor 嵌套，形成类似企业组织架构的层级结构。每一层只关心自己的下属，不需要了解全局。

┌──────────┐
│ 总监 Agent │
└─────┬────┘
┌────────┴────────┐
┌─────▼─────┐ ┌─────▼─────┐
│ 研究主管 │ │ 执行主管 │
└─────┬─────┘ └─────┬─────┘
┌────┴────┐ ┌────┴────┐
▼ ▼ ▼ ▼
搜索Agent 分析Agent 编码Agent 测试Agent

核心实现要点：

• 用 LangGraph 的 Subgraph 实现：每个"主管+下属"是一个独立的子图
• 父图只看到子图的输入/输出接口，内部实现对父图透明
• 每一层可以独立开发、测试、部署

适用场景：大型复杂项目、企业级多部门协作、需要权限隔离的场景

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1.3 Swarm 模式（平等协作 / Handoff）

架构：Agent 之间没有层级关系，通过 handoff（移交）传递控制权。类似客服转接——"这个问题我处理不了，转给技术部门"。

┌─────────┐ handoff ┌─────────┐ handoff ┌─────────┐
│ 前台Agent│ ─────────▶ │ 技术Agent│ ─────────▶ │ 财务Agent│
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
▲ │
└──────────────── handoff ─────────────────────┘

核心实现要点：

• 每个 Agent 自己决定是否需要 handoff 以及交给谁
• 使用 Command(goto="target_agent") 实现转移
• 对话历史随 handoff 传递，接手的 Agent 能看到完整上下文

适用场景：客服系统（部门转接）、流水线处理、对话式导航

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1.4 Map-Reduce 模式（并行分发）

架构：将一个大任务拆分为多个独立子任务，并行执行后汇总结果。

┌──────────┐
│ 分发器 │ ← 拆分任务
└─────┬────┘
┌────┼────┐
▼ ▼ ▼
子任务 子任务 子任务 ← 并行执行
└────┼────┘
▼
┌──────────┐
│ 汇总器 │ ← 合并结果
└──────────┘

核心实现要点：

• LangGraph 的 Send() API 支持动态并行：运行时决定生成多少个并行分支
• 汇总器等待所有分支完成后才执行
• 每个分支独立 checkpoint，单个失败不影响其他分支

适用场景：批量文档处理、多源信息采集、并行研究多个子主题

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1.5 模式选择决策树

你的任务需要多个 Agent 吗？
├── 否 → 单 Agent + 多工具就够了
└── 是 → Agent 之间有层级关系吗？
├── 有明确的"老板" → Supervisor 模式
│ └── 需要多层管理？ → Hierarchical 模式
├── 平等协作，按专长转接 → Swarm 模式
└── 同一任务可并行拆分 → Map-Reduce 模式