大家好，我是玄姐。

“單體智能體”（指只靠一個大語言模型，再塞一堆系統提示詞）的路子走不長遠。

我們很快就意識到，要搭建高效的系統，得用多個 “專精型智能體”。它們要能協作，還能自主組織。

為實現這一點，AI 智能體領域已經出現了幾種典型的架構設計模式。

這張圖解會介紹多智能體 “協同調度” 的 7 種核心架構設計模式，每種模式都對應特定的工作流程：

1. 并行架構設計模式（Parallel）

每個智能體負責不同的子任務，比如：有的做數據提取、有的做網頁檢索、有的做內容總結。最后它們的輸出會合并成一個最終結果。

這種架構設計模式特別適合降低 “高吞吐量流程” 的延遲，比如：文檔解析、API 協同調度這類場景。

2. 順序架構設計模式（Sequential）

每個智能體一步步為任務增值。比如：第一個智能體生成代碼，第二個審查代碼，第三個部署代碼。

工作流程自動化、ETL 數據處理鏈、多步驟推理流程，用的都是這種架構設計模式。

3. 循環架構設計模式（Loop）

智能體會不斷優化自己的輸出，直到達到理想的質量標準。

校對文稿、生成報告、創意迭代這些場景很適合用它，系統會在敲定結果前，反復打磨完善。

4. 路由架構設計模式（Router）

這里會有一個 “控制智能體”，負責把任務分配給對應的專精智能體。比如：用戶問金融問題，就轉給 “金融智能體”；問法律問題，就轉給 “法律智能體”。

它是 “上下文感知型智能體路由” 的基礎，現在新興的 MCP/A2A 類框架里都能看到這種模式。

5. 聚合架構設計模式（Aggregator）

多個智能體先輸出部分結果，再由一個 “主智能體” 把這些結果整合為最終輸出。簡單說就是每個智能體先發表 “觀點”，再由核心智能體匯總出 “共識”。

RAG 檢索融合、投票系統等場景，常用這種模式。

6. 網絡架構設計模式（Network）

這種模式里沒有明確的層級關系，智能體之間可以自由溝通，動態共享上下文。

需要 “自由行為” 的場景會用它，比如：模擬實驗、多智能體游戲、集體推理系統。

7. 層級架構設計模式（Hierarchical）

有一個 “頂層規劃智能體”，負責把任務分給 “執行智能體”，跟蹤進度，最后做決策。這和現實中 “經理帶團隊” 的模式完全一樣。

我們在選擇模式搭建多智能體系統時（前提是確實需要智能體，且必須是多智能體系統），一直會考慮一個問題：不是哪種模式看起來最酷，而是哪種能最小化智能體之間的協作阻力。

隨便啟動 10 個智能體，把它們叫 “團隊” 很容易。難的是設計溝通流程，確保滿足三個條件：

• 沒有兩個智能體做重復工作；
• 每個智能體都知道該什么時候行動、什么時候等待；
• 整個系統的整體能力，要比單個智能體的能力更強。

?? 該你了：你最常用的是哪種模式？

好了，這就是我今天想分享的內容。

本文轉載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐