许多智能体相关任务通过配备精心设计工具的单个智能体就能得到最佳处理。你应从单个智能体入手，其构建、推理和调试过程更为简便。但随着应用规模不断扩大，团队会面临一个常见挑战：如何将庞大的智能体功能整合到统一且连贯的接口中。当需要整合的功能数量逐渐增多时，会出现两大核心约束：

上下文管理：每项功能对应的专业知识难以在单个提示词中完整容纳。即便上下文窗口无限大且延迟为零，你或许能预先纳入所有相关信息，但在实际应用中，需要制定策略，让智能体在工作过程中有选择地呈现信息。

分布式开发：不同团队独立开发和维护各项功能，边界清晰且权责明确。此时，单一的整体式智能体提示词在跨团队协作中难以管理。

当你需要处理海量领域知识、协调跨团队工作或应对真正复杂的任务时，这些约束会变得至关重要。在这类场景下，多智能体架构就成为了合适的选择。

近期研究表明，多智能体系统在上述场景中表现更出色。在 Anthropic 的多智能体研究系统中，以 Claude Opus 4 作为主导智能体、Claude Sonnet 4 作为子智能体的多智能体架构，在内部研究评估中，性能比单个智能体 Claude Opus 4 高出 90.2%。该架构能够将工作分配给拥有独立上下文窗口的多个智能体，实现了单个智能体无法达成的并行推理。

一、多智能体架构

四种架构模式构成了大多数多智能体应用的基础，分别是子智能体（subagents）、技能（skills）、切换（handoffs）和路由（routers）。每种模式在任务协调、状态管理和顺序解锁方面采用不同的方法。下文将概述一个框架，帮助你选择最能解决核心约束的架构。

1.1 子智能体：集中式编排

在子智能体模式中，一个主管智能体通过将专业子智能体当作工具调用的方式来协调它们。主智能体负责维护对话上下文，而子智能体保持无状态，从而实现强大的上下文隔离。

工作原理：主智能体决定调用哪些子智能体、提供何种输入以及如何整合结果。子智能体不会记忆过往的交互。该架构采用集中式控制，所有路由都需经过主智能体，主智能体可并行调用多个子智能体。

最适用场景：涉及多个不同领域、需要集中式工作流控制且子智能体无需直接与用户对话的应用。例如，协调日历、电子邮件和客户关系管理（CRM）操作的个人助理，或委派给专业领域专家的研究系统。

核心权衡：每次交互需额外增加一次模型调用，因为结果必须通过主智能体反馈。这种开销虽能实现集中式控制和上下文隔离，但会增加延迟和令牌消耗。

对于希望以最少配置实现该模式的开发者，Deep Agents 提供了开箱即用的实施方案，只需几行代码即可添加子智能体。

1.2 Skills 技能：渐进式披露

在技能模式中，智能体可按需加载专业提示词和知识。可以将其理解为智能体功能的渐进式披露。

从技术角度而言，技能架构仅使用单个智能体，但它与多智能体系统有相似之处，能让该智能体动态呈现专业角色。这种方法可带来与多智能体模式类似的优势，如分布式开发和精细化上下文控制，但采用的是更轻量化、由提示词驱动的方式，而非管理多个智能体实例。因此，或许存在争议的是，我们将技能模式视为一种准多智能体架构。

工作原理：技能主要是打包为目录的提示词驱动型专业模块，包含指令、脚本和资源。启动时，智能体仅知晓技能名称和描述。当某项技能相关时，智能体才会加载其完整上下文。技能中的额外文件提供第三层细节，智能体仅在需要时才会发现。

最适用场景：具备多种可能专业方向的单个智能体、无需在功能间强制执行约束的场景，或不同团队维护不同技能的分布式开发场景。常见例子包括编程智能体或创意助手。

核心权衡：随着 Skills 技能的加载，上下文会在对话历史中累积，可能导致后续调用出现令牌冗余。但该模式具有简洁性，且全程支持用户直接交互。

1.3 切换：状态驱动的转换

在切换模式中，活跃智能体会根据对话上下文动态变化。每个智能体都能通过工具调用将任务转移给其他智能体。

工作原理：当智能体调用切换工具时，会更新状态以确定下一个激活的智能体。这可能意味着切换到不同的智能体，或更改当前智能体的系统提示词和可用工具。状态会在对话轮次中保留，支持顺序工作流。

最适用场景：分阶段收集信息的客户支持流程、多阶段对话体验，或任何需要顺序约束（即需满足前置条件才能解锁功能）的场景。

核心权衡：比其他模式更具状态性，需要谨慎进行状态管理。但这也能实现流畅的多轮对话，使上下文在不同阶段自然延续。

1.4 路由：并行分发与结果合成

在路由模式中，路由步骤会对输入进行分类，并将其导向专业智能体，并行执行查询并合成结果。

工作原理：路由器分解查询，并行调用零个或多个专业智能体，然后将结果合成为连贯的响应。路由器通常是无状态的，独立处理每个请求。

最适用场景：包含不同垂直领域（独立知识领域）的应用、需要并行查询多个来源的场景，或需整合多个智能体结果的场景。例如，企业知识库和多垂直领域客户支持助手。

核心权衡：无状态设计意味着每次请求的性能稳定，但如果需要对话历史，会产生重复的路由开销。可通过将路由器包装为有状态对话智能体中的工具来缓解这一问题。

二、需求与模式匹配

在实施多智能体系统之前，需考虑你的需求是否与以下四种模式之一相符：

你的需求	对应模式
多个不同领域（日历、电子邮件、CRM），需要并行执行	子智能体
单个智能体具备多种可能专业方向，轻量化组合	技能
带状态转换的顺序工作流，智能体全程与用户对话	切换
不同垂直领域，需并行查询多个来源并合成结果	路由

下表展示了每种模式对多智能体常见需求的支持情况：

模式	分布式开发	并行化	多跳调用	直接用户交互
子智能体	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐
技能	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
切换	—	—	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
路由	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	—	⭐⭐⭐

分布式开发：不同团队能否独立维护组件？

并行化：多个智能体能否同时执行任务？

多跳调用：该模式是否支持串行调用多个子智能体？

直接用户交互：子智能体能否直接与用户对话？

三、性能特征

架构选择会直接影响延迟、成本和用户体验。我们分析了三个典型场景，以了解不同模式在实际环境中的表现。

注：你可在我们新的多智能体性能文档中查看完整的性能分析（含每种架构的美人鱼图）。

3.1 场景 1：一次性请求

用户发出单个请求：“买咖啡”。专业智能体可调用 “买咖啡” 工具。

模式	模型调用次数	说明
子智能体	4	结果需通过主智能体反馈
技能	3	直接执行
切换	3	直接执行
路由	3	直接执行

核心见解：切换、技能和路由模式在处理单个任务时效率最高（均为 3 次调用）。子智能体模式因结果需通过主智能体反馈，额外增加了一次调用。如下所示，这种开销换来了集中式控制。

3.2 场景 2：重复请求

用户在对话中两次发出相同请求：

轮次 1：“买咖啡”

轮次 2：“再买一杯咖啡”

模式	轮次 2 调用次数	总调用次数	效率提升
子智能体	4	8	—
技能	2	5	40%
切换	2	5	40%
路由	3	6	25%

核心见解：有状态模式（切换、技能）通过维护上下文，在重复请求时可减少 40%-50% 的调用次数。子智能体模式采用无状态设计，每次请求的成本保持一致，以重复的模型调用为代价实现了强大的上下文隔离。

3.3 场景 3：多领域查询

用户提问：“比较 Python、JavaScript 和 Rust 在 Web 开发中的应用”。每种语言的智能体包含约 2000 个令牌的文档。所有模式均可进行并行工具调用。

模式	模型调用次数	总令牌数	说明
子智能体	5	~9K	每个子智能体独立工作
技能	3	~15K	上下文累积
切换	7+	~14K+	需顺序执行
路由	5	~9K	并行执行

核心见解：对于多领域任务，支持并行执行的模式（子智能体、路由）效率最高。技能模式的调用次数较少，但因上下文累积导致令牌使用量较高。切换模式必须顺序执行，无法利用并行工具调用来同时咨询多个领域。

在此场景中，由于上下文隔离，子智能体模式的总令牌使用量比技能模式少 67%。每个子智能体仅处理相关上下文，避免了在单个对话中加载多个技能而导致的令牌冗余。

四、性能总结

最优模式取决于你的工作负载特征：

模式	单个请求	重复请求	并行执行	大上下文领域
子智能体	—	—	✅	✅
技能	✅	✅	—	—
切换	✅	✅	—	—
路由	✅	—	✅	✅

五、 入门指南

多智能体系统通过协调专业组件来处理复杂工作流。当你确实需要多智能体功能时，可根据上述决策框架匹配你的需求。对于希望快速启动的团队，Deep Agents 提供了开箱即用的实施方案，结合了子智能体和技能模式，适用于复杂任务规划。

不过在很多情况下，更简洁的架构往往就足够了。建议从单个智能体和优质提示词工程入手，先添加工具再考虑增加智能体。只有当遇到明确的瓶颈时，再升级到多智能体模式。

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说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

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