在大模型（LLM）狂飆突進的今天，我們經常聽到“AI Agent（智能體）”這個詞。如果説 ChatGPT 是一個超級大腦，那麼 Agent 就是給這個大腦裝上了手腳（工具）和耳朵（感知）。
但是，面對複雜的任務，一個 Agent 往往力不從心。於是，多智能體系統（Multi-Agent System） 成為了新的趨勢。
今天，我們就深度解讀一張硬核架構圖，帶你從最基礎的單體模式，一路進階到複雜的自定義軍團，看看AI是如何像人類團隊一樣協同工作的。
1. Single Agent（單兵作戰模式）
🛠 架構解讀：
圖中最左上角的模式。這是最基礎的形態，一個 LLM（大模型） 搭配若干 Tools（工具）。就像一個人配了一把瑞士軍刀。
生活案例：
你是一個全能型的自由職業者。客户讓你寫代碼，你就打開 IDE；讓你畫圖，你就打開 Photoshop。所有的決策、執行都由你一個人（LLM）完成，工具只是你手中的死物。
- 優點： 結構簡單，開發成本低，響應速度快。
- 缺點： 能力上限受限於單個模型的上下文長度和推理能力。遇到超複雜任務（比如又要寫代碼又要查法律條文又要畫圖），容易“顧此失彼”或產生幻覺。
2. Network（網狀協作模式）
🕸 架構解讀：
中上圖。多個 Agent 互相連接，沒有明顯的上下級關係，大家是一個 Peer-to-Peer（點對點） 的網絡。每個 Agent 都可以向其他 Agent 發起對話。
生活案例：
頭腦風暴會議。會議室裏坐着程序員、產品經理、設計師和運營。大家圍成一圈，誰有想法就直接跟相關的人説。設計師可以直接問運營“這圖怎麼改”，程序員可以直接懟產品經理“這需求做不了”。沒有唯一的主席，大家自由交互。
- 優點： 靈活性極高，能夠激發意想不到的“涌現”能力（Emergent Behavior）。
- 缺點： 容易失控。如果溝通沒有約束，Agent 之間可能陷入無限循環的“扯皮”，導致任務無法收斂。
3. Supervisor（主管模式）
👮♂️ 架構解讀：
右上圖。一個核心的 Supervisor Agent（主管） 居中調度，指揮下面的子 Agent 幹活。所有指令都由主管分發，子 Agent 之間通常不直接溝通。
生活案例：
裝修包工頭。你（主管）負責接單和統籌。需要砸牆，你喊“拆舊師父”去；需要走線，你喊“水電工”去。水電工和拆舊師父不需要聊天，他們只對你負責。
- 優點： 流程清晰，易於控制，容錯率高。如果某個環節出錯，主管可以立馬發現並重試。
- 缺點： 主管壓力山大。如果任務極度複雜，主管可能成為瓶頸（單點故障）。
4. Supervisor (as tools)（主管-工具化模式）
🧰 架構解讀：
左下圖。這看起來和“單兵作戰”很像，但區別在於：LLM 調用的不再是死板的 API 工具，而是其他的 Agent。
生活案例：
大老闆與其秘書。老闆（LLM）想訂機票，他不會自己去打開攜程（工具），而是給秘書（Agent）發個指令：“幫我訂票”。秘書是一個有自主思考能力的人，她會自己去查航班、比價、選座。對老闆來説，秘書就是一個“超級工具”。
- 優點： 極大地封裝了複雜性。主模型不需要知道子任務的具體執行細節，只看結果。
- 缺點： 依賴於子 Agent 的封裝質量，且主模型難以干預子任務的中間過程。
5. Hierarchical（層級/樹狀模式）
🌲 架構解讀：
中下圖。這是 Supervisor 模式的升級版。主管下面有組長，組長下面有員工，形成嚴格的樹狀結構。
生活案例：
大型公司的組織架構。CEO（根節點）制定戰略，傳達給各部門總監（中間節點），總監再拆解任務給一線員工（葉子節點）。一線員工做完彙報給總監，總監彙總後彙報給 CEO。
- 優點： 極其適合處理大規模、長鏈路的複雜任務。分工明確，擴展性強（可以無限加層級）。
- 缺點： 傳遞鏈條長，信息在層層傳遞中可能會丟失或失真（傳話筒遊戲效應）。響應速度相對較慢。
6. Custom（自定義流式模式）
⚡ 架構解讀：
右下圖。這是一種有向圖（Graph） 結構。Agent 之間的連接是根據特定業務邏輯定製的。數據流向是設計好的，不像 Network 那麼亂，也不像 Hierarchical 那麼死板。
生活案例：
工廠流水線。原料先經過清洗車間（Agent A），然後必須去切割車間（Agent B），切完可能分流去噴漆（Agent C）或者去打磨（Agent D）。每一步的流向都是被工藝流程（SOP）嚴格規定的。
- 優點： 專精於特定業務場景，效率最高，最穩定。工業界落地最常用的模式（比如 LangGraph）。
- 缺點： 靈活性差，開發成本高。一旦業務流程變了，整個架構都要重寫。
💡 總結與建議：怎麼選？
一句話總結：
沒有最好的架構，只有最適合的架構。如果是寫個週報，“單兵”足矣；如果是開發個遊戲，“層級”或“自定義”才是王道。
希望這篇文章能幫你讀懂多智能體系統 MAS🚀
思考題： 如果讓你設計一個智能體團隊來處理公司的客户服務，你會選擇哪種架構？為什麼？
