多智能体系统
Multi-Agent System
又称： MAS
由多个分工不同、各自持有独立上下文的智能体协作完成一个整体任务的架构。
常见形态
最常见的是协调者—工作者（orchestrator-workers）：一个主智能体拆分任务、分派给若干专职子智能体、再汇总结果。其他形态包括流水线式串接、辩论 / 投票、以及去中心化的对等协作。
每个子智能体通常有自己的系统提示、工具集和上下文窗口，彼此只交换结构化的中间结果，而不是共享全部历史。
收益与代价
收益：把一个超出单上下文窗口的大任务切开、让不同角色并行、隔离出错影响。代价：协调开销、token 成本成倍、以及“把子结果拼回去”本身是一道容易失败的工序。Anthropic 的经验是——只有当任务能被清晰并行拆分时，多智能体才划算。
常见误解
- 多个智能体不一定比一个强；简单任务上它往往更慢更贵。
- 子智能体之间默认不共享记忆，需要显式设计信息如何传递。
相关术语
参考来源
整理于 2026-08-29 · 本术语表基于公开论文、官方规范和行业通用定义整理，随领域发展会更新。发现问题欢迎反馈。