多智能体系统为"可控扩展能力"，解决上下文、团队边界、并行和流程问题。文章详解4种架构：Subagents(中心化编排)、Skills(按需加载)、Handoffs(状态驱动)和Router(并行分发)，分析各自适用场景和代价。建议先实现单智能体+工具，在特定瓶颈时升级多智能体，并提供5个问题快速选型方向。

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Choosing the Right Multi-Agent Architecture

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多智能体并不是“为了更聪明”，而是“为了更可控地扩展能力”：让上下文更干净、团队边界更清晰、并行更自然、流程更可控。下面用 4 种常见 Multi-Agent 架构（ Subagents / Skills / Handoffs / Router ）给你一套可落地的选型方法。

先判断：你是不是“该上多智能体”？

满足任意两条就值得上多智能体：

• 上下文装不下：专有知识塞进同一条 Prompt 会 token bloat
• 多团队拆不开：能力归属清晰，但 Prompt/工具边界混乱
• 并行很关键：一次请求要查多个领域/系统，并希望并行
• 强流程/状态：分阶段收集信息、状态切换、按条件解锁

一句话结论：先单智能体 + 工具；卡在“上下文/团队/并行/流程”再升级多智能体。

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补充一个数据点：Anthropic 的研究系统使用“主代理 + 子代理”的多智能体架构（Claude Opus 4 作为 lead agent，Claude Sonnet 4 作为 subagents），在内部研究评测上比单一 Claude Opus 4 高 90.2% 。 研究链接：https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system?ref=blog.langchain.com

4 种架构：一句话 + 适用场景 + 代价

Subagents：中心化编排（强隔离）

一句话：主代理统一调度多个无状态子代理（像工具），上下文隔离强、并行好。 适合：多领域能力需要统一编排，但子代理不直接面对用户。 代价：每轮多一次“结果回流”模型调用，延迟/成本上升。

Subagents

Skills：按需加载（渐进披露）

一句话：单代理按需加载“技能包”（Prompt/脚本/资源），像渐进披露。 适合：单代理多专长、轻量组合、团队按技能目录分工。 代价：技能会累积进历史，后续容易 token bloat。

Skills

Handoffs：状态驱动切换（强流程）

一句话：对话按状态切换“当前代理”，状态跨轮次保留。 适合：客服/表单式分阶段收集信息、多阶段体验、按条件解锁能力。 代价：需要更严谨的状态管理。

Handoffs

Router：并行分发与综合（强并行）

一句话：先路由分类，再并行调用多个专用代理，最后综合输出。 适合：多垂直领域知识库、企业检索、多源查询综合。 代价：通常无状态，每次都要路由；要记忆可把 Router 包进有状态对话代理。

Router

一张表快速对齐：你的需求对应哪种模式？

你的需求	推荐模式
多领域并行执行，且需要统一编排	Subagents
单代理多专长，轻量组合与团队分工	Skills
有明确阶段与状态切换的顺序流程	Handoffs
多垂直领域并行查询 + 综合回答	Router

再看 4 个常见能力的对比（原文使用星级，这里用“强/中/弱”简化）：

Pattern	分布式开发	并行化	多跳串联	子代理直面用户
Subagents	强	强	强	弱
Skills	强	中	强	强
Handoffs	弱	弱	强	强
Router	中	强	弱	中

性能直觉：3 个场景看取舍（原文数据）

• 一次性单任务：Skills / Handoffs / Router 通常 3 次模型调用；Subagents 4 次（多一次回流）。
• 重复多轮：Skills / Handoffs 复用状态，重复请求可节省约 40% 调用；Subagents 成本更稳定但不“越聊越省”。
• 多领域并行：Subagents / Router 总 tokens 约 ~9K；Skills 因上下文累积约 ~15K；Handoffs 多为串行（7+ 调用）。

总结：三条落地建议

1. 先把单智能体 + 工具做扎实（观测 token/延迟/失败类型），别本末倒置。
2. 卡在“上下文与并行”时，优先看 Subagents / Router（隔离与并行更好）。
3. 卡在“流程与体验”时，优先看 Handoffs；卡在“轻量多专长”时，优先看 Skills。

你也可以用这 5 个问题快速定方向：并行还是串行？需要状态吗？要隔离上下文吗？子模块要直面用户吗？是否多团队共建？

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