Ch08 多 Agent 协作¶

从单兵到团队：编排、通信、治理

本章收录 26 篇实体，按深度递增排列。

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导读¶

一个 Agent 能完成简单任务，但复杂任务需要团队。

本章探讨多 Agent 协作的核心问题：如何编排（谁先做、谁后做、谁并行）、如何通信（共享上下文 vs 消息传递）、如何治理（冲突解决、权限控制、审计追踪）。

你会看到 Claude Code 的 Subagent 如何避免上下文污染，OpenClaw 的多 Agent 团队搭建经验，以及阿里云 AgentRun 的 A2A 开放协议。

多 Agent 不是"把任务分给多个 Agent"那么简单——通信开销、状态同步、故障传播，每一个都是工程挑战。

本章内容¶

⭐ 入门（2 篇）¶

• 001. 龙虾装上了，可以用来干啥？分享下我的 OpenClaw 多智能体团队搭建经验！
• 002. 构建基于多智能体架构的深度思考交易系统

⭐⭐ 工程师（2 篇）¶

• 003. Graph Engineering：从单循环到多节点编排
• 004. 微软 Agent Framework 全栈指南（Python）

⭐⭐⭐ 专家（11 篇）¶

• 005. 从多智能体编排到AI自主决策：资损防控体系的架构演进
• 006. Scalable voice agent design with Amazon Nova Sonic: multi-agent, tools, and session segmentation
• 007. OpenClaw 多智能体团队搭建实战经验
• 008. Thousand Token Wood v2: Multi-Model Heterogeneous Agent Council
• 009. 多智能体上下文隔离机制
• 010. Multi-Agent AI Safety Research Funding Call（DeepMind 主导，1000 万美元，四大方向）
• 011. 对抗式验证：多 Agent 交叉校验设计哲学
• 012. Cost of Consensus
• 013. 这篇52页综述把AI做科研这件事，明明白白划成了L0到L4五个等级
• 014. Routa 多智能体协同交付平台
• 015. Nature丨Google和FutureHouse同日登刊，把AI科学助理推到科研前线

⭐⭐⭐⭐ 科学家（9 篇）¶

• 016. JiuwenSwarm — Coordination Engineering 多智能体协作框架（含 SwarmFlow 可控编排 + Jiuwen Symphony 技能编排与分发）
• 017. AI Agent Memory Systems
• 018. How Grab is Using AI Agents to Boost Team Productivity
• 019. Factory Missions
• 020. Oz Multi-Harness Cloud Agent Orchestration (Warp)
• 021. 扣子 3.0 协作系统：项目化 + Agent 编排 + 工具链打通
• 022. AgentRun：阿里云多 Agent 生产级协作方案（A2A 开放协议）
• 023. Orchestrating Self-Evolving Agents with CrewAI and NVIDIA NemoClaw
• 024. AP2 协议实测：Mandate 机制、Task 状态机与多 Agent 支付

⭐⭐⭐⭐⭐ 大师（2 篇）¶

• 025. Claude Code Dynamic Workflows 多Agent编排
• 026. 古法程序员复杂任务 Spec 写作：多 Agent 编排 + Skill 三层架构 + Gate 四态

本章收束¶

多 Agent 的难点从来不是"多开几个"，而是通信与状态：谁看到什么、谁对什么负责、冲突了听谁的。这一章的案例反复证明——上下文隔离做得好的小团队，胜过共享一个爆炸上下文的大团队。编排是架构问题，不是数量问题。