多智能体：不是人多，而是分工能并行

多智能体（Multi-agent）不是“模型越多越聪明”，而是把一个大任务拆给几个有分工的 Agent，再由编排者安排顺序、传递消息、收拢结果。

它适合可并行、信息面很广的任务，比如一个 Agent 查资料、一个 Agent 做反例核验、一个 Agent 负责整理。它不适合所有人都要实时共享同一份上下文的工作；协作越多，通信、成本和出错点也越多。Anthropic 的 Research 系统就是“主 Agent + 多个专员并行探索”，但官方也明确提示了适用边界与 token 成本。1

现在的进展，是框架已经能把 Agent 组成轮询、交接、顺序、并行和图工作流；难点则转向谁来调度、哪些上下文该共享、什么时候停、结果怎么评估。AutoGen、Google ADK 和 MultiAgentBench 分别展示了编排模式、工作流结构和协作评测的演进。234