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多智能体与子智能体

通过工作流或子智能体委托协调多个智能体。

理解多智能体

当单个智能体无法满足需求时，使用**多个智能体协同工作**：

方式 结构 使用场景
Graph（工作流） 预定义的智能体节点流程 结构化多阶段流程
Sub-agent（子智能体） 父智能体动态委托 灵活任务分解

基于 Graph 的多智能体

Graph 在**固定工作流**中编排多个智能体。

核心特点

  • 预定义结构 - 您设计节点序列和边
  • 每个节点专属智能体 - 每个节点运行不同的智能体
  • 可靠执行 - 每次执行相同流程
  • 可视化设计 - 在 Graph 设计器中构建工作流

了解更多： Graph（工作流）文档

Sub-Agent 委托

Sub-agent 实现**智能任务分解**，让复杂请求自动分配给专业智能体处理。

核心特点

  • 自动分工 - 复杂任务自动分解并分配给合适的专家
  • 独立执行 - 每个子任务在独立环境中完成，互不干扰
  • 持续跟踪 - 任务 ID 记录完整执行历史，支持多轮迭代
  • 专家协作 - 不同领域的专家智能体协同完成复杂工作

工作原理

graph TB
    User[用户请求] --> Parent[协调智能体]
    Parent -->|分配| Sub1[代码审查员<br/>任务 ID: review-1]
    Parent -->|分配| Sub2[数据分析师<br/>任务 ID: analysis-1]
    Parent -->|分配| Sub3[写作者<br/>任务 ID: doc-1]

    Sub1 --> Result1[审查报告]
    Sub2 --> Result2[分析结果]
    Sub3 --> Result3[文档]

    Result1 & Result2 & Result3 --> Parent
    Parent --> Response[汇总回复]

任务 ID 机制

任务 ID 控制执行的延续性：

  • 新任务 ID → 启动全新任务，从零开始
  • 相同任务 ID → 继续之前的任务，保留完整历史

示例：代码审查任务使用相同 ID 进行多轮修改和验证。

了解更多： Sub-Agent 工具文档

选择合适的方式

标准 使用 Graph 使用 Sub-Agent
工作流可预测性 提前已知 动态发现
结构 固定、可重复 灵活、自适应
可视化设计 是，通过 Graph 设计器 否，在代码中委托
专家协调 显式节点连接 父智能体编排
迭代跟踪 每次 Graph 执行 每个任务 ID

组合使用： Graph 可以使用配置了 sub-agent 工具的智能体实现混合工作流。

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