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多智能体架构模式
子智能体材料比较了组织智能体系统的几种方式。核心区别在于共享多少上下文、由谁控制状态，以及工作能否并行执行。
| 模式 | 形态 | 优势 | 成本或风险 |
|---|---|---|---|
| Claude Code 子智能体 | 监督者把任务委派给专业工作者。 | 上下文隔离强，并可并行工作。 | 编排和 token 成本更高。 |
| Claude Code 技能 | 单一智能体加载任务专用流程。 | 阻力小，并能保持连续的对话状态。 | 上下文隔离较弱。 |
| 移交 | 活跃智能体随阶段切换。 | 适合需要传递状态的有序工作流。 | 并行度有限，移交复杂。 |
| 路由器 | 分类、拆分、并行分派，再综合。 | 对独立子查询有高吞吐量。 | 若未置于有状态监督者之下，通常是无状态的。 |
升级规则
从一个智能体加工具开始。问题属于流程知识时增加技能；问题属于噪声上下文、角色隔离或独立工作的并行执行时增加子智能体。只有当单智能体的上下文与协调限制已经清楚出现时，才升级到更广泛的多智能体架构。
Token 经济学
多智能体系统能提高复杂研究的质量和速度，但这种收益以额外的 token 与协调成本为代价。因此，架构选择应由任务价值和复杂度决定，而不是由新奇程度决定。