多Agent系统架构2026：编排者、对等、层级三种模式

单Agent有天花板：一个上下文窗口、一个视角、串行思考。多Agent系统承诺更多，但多数教程只给玩具示例。真实的架构模式是什么？

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单Agent有天花板：一个上下文窗口、一个视角、串行思考。多Agent系统承诺更多，但多数教程只给玩具示例。真实的架构模式是什么？

多Agent的卖点：专职Agent（研究员、写手、评论员）胜过单一通用Agent。现实：协调开销和故障模式成倍增加。2026年实践是任务真能拆分才用多Agent，否则单Agent加好工具更赢。模式一编排者（领导-工人）：一个编排Agent拆任务、分派给工人Agent、整合结果，最常见最可控，AutoGen（6万星）和CrewAI（5.7万星）都是这个思路，适合研究报告、内容流水线这类能干净拆分的任务。模式二对等（辩论/协作）：地位平等的Agent互发消息，比如生成器和评论员迭代到过关，适合质量循环。模式三层级：经理Agent管子Agent，子Agent再管自己的子Agent，扩展到大问题，但每层加延迟和成本。关键设计决策：Agent间通信用结构化JSON别用自由文本（schema漂移是第一故障源）；共享状态要有唯一真相源；人机检查点先定义；终止条件必须有界迭代和预算上限。工具栈：LangGraph（3.9万星）代码优先，AutoGen对话式，CrewAI最快出demo，DSPy（3.7万星）更接近编译提示词。什么时候别建：单Agent加3个工具能搞定就停手，每加一个Agent就是新的故障面。