Multi-Agent 协作的拓扑

2026-08-04

多 Agent 协作不是"越多越好"，三种典型拓扑各有适用场景。

Hub-and-spoke（中心辐射）：一个调度 Agent 负责拆解任务、分发给若干执行 Agent、再汇总结果。优点是控制集中、好观测、可重试；缺点是中心易成瓶颈、上下文易爆。适合可清晰拆分、需统一把关的场景，比如"调研五个技术方案并出对比报告"。

Peer-to-peer（对等）：Agent 之间直接通信，无固定中心。灵活、抗单点故障，但协调成本高，易出现"两个 Agent 改同一文件"的冲突。适合边界模糊的研究型任务。

分层（hierarchical）：顶层 Agent 只管战略，中层管子任务编排，叶子 Agent 执行。适合复杂度足以支撑多层抽象的大型任务，如多模块系统重写。但层数越多，顶层意图在传递中失真越严重。

一个反例：我曾见过一个三层的"研究-写作-评审"系统，评审层反馈要经两层传递才回到写作层，三轮后上下文已面目全非。改成单层 hub-and-spoke 后反馈直达、轮次减半。判据很简单：通信链路越短越好，只在并行收益确实大于协调成本时才加层。