7 种多智能体编排模式拆解：Parallel 到 Hierarchical 该怎么选
mdancho84 · x · 2026-10-23
数据科学家 Matt Dancho 发推称，80% 的数据科学家想构建 AI 智能体，但几乎没人能答对「该用哪种智能体编排模式」。他在附图中系统梳理了多智能体系统的 7 种模式及适用场景：
- Parallel(并行)：多个 agent 同时运行，任务相互独立时用，输出更快
- Sequential(串行)：agent 依次执行，每步依赖上一步时用，更可靠
- Loop(循环)：agent 重复执行直到满足条件，适合评估、重试逻辑、质量检查
- Router(路由)：一个 agent 决定由谁处理任务，输入差异大时用
- Aggregator(聚合)：多路输入汇入一个 agent，需要单一综合输出时用
- Network(网络)：agent 之间自由通信，适合复杂推理任务
- Hierarchical(分层)：规划者 agent 协调多个执行 agent，需要扩展规模时用
配图还对比了单 agent 与多 agent 架构，并给出分层、人在环路、共享工具、串行、共享数据库等 6 种实际架构示例，附 Agentful 出品的完整图解。
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