agent基础知识学习草稿

多agent系统设计核心

角色如何分离：每个agent的职责边界在哪里
上下文怎么隔离：agent之间的信息如何分离
agent之间如何通信：结果如何传递，任务怎么分配，协调考语言还是结构
结果怎么汇总：多个agent的输出怎么合并

open claw

角色如何分离：
主从结构，主agent分发任务，子agent负责执行并只向主agent报告任务，通信全靠主agent协调
上下文怎么隔离：
采用路由，每个agent具备自己独立的文件系统，不进行上下文和记忆的共享
如何通信：通过文件通信，agent1将信息写入文件并发送到指定位置，agent2负责读取文件
结果怎么汇总：依靠主agent进行汇总

claude code：单一大脑 + 工具增强 + 会话上下文管理

角色如何分离：
两种方案：一种是和open claw一样的 主agent负责任务分发和协调，子agent负责任务实现
一种是采用team agent，agent之间可以互相沟通交流
上下文隔离：采用共享文件，所有agent在执行任务的时候直接读取团队文档了解进度，通过worktree的工作模式避免并发写冲突
如何通信：采用共享文档的方式，每个agent在自己的分支独立享有一个上下文，需要通信的时候采用worktree方式将自己的信息写道文件然后提交，或者git clone直接拉去对应的文档进行通信,这里提出了创新的A2A协议
结果怎么汇总：第一种模式采用主agent负责汇总，第二种模式通过共享文件进行汇总，每个agent将自己负责的模块的进度写道共享文件夹内

hermes agent ：

角色怎么分离：
主 Agent 负责调度，子 Agent（Sub-agents）负责执行
上下文隔离：agent间上下文完全隔离（包括上下文，终端，对话历史）
如何通信：通过文件系统和skill层进行通信和协调，skill负责跨agent的共享知识层

不同的team的设计理念不同
claude code的核心理念是单一大脑 + 工具增强 + 会话上下文管理
Hermes Agent 的核心哲学是“分工、并行与动态演化”。它认为复杂任务不应由单一智能体串行完成，而应通过结构化分解和并行执行来解决，同时系统本身具备随着任务复杂度提升而自我优化的能力。