# 設計多智能體系統時真正幫到我的一篇文章

> Author: Tony Lee
> Published: 2026-02-08
> URL: https://tonylee.im/zh-TW/blog/multi-agent-design-guide-that-actually-helped/
> Reading time: 1 minutes
> Language: zh-TW
> Tags: ai, ai智能體, 多智能體, 架構, 編排

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## Description

編排模式、通訊方式、記憶體管理、正式環境注意事項 - 設計多智能體系統時遇到的所有困惑，這篇文章幾乎都解答了。

## Summary

設計多智能體系統時真正幫到我的一篇文章 is part of Tony Lee's ongoing coverage of AI agents, developer tools, startup strategy, and AI industry shifts.

## Outline

- 為什麼要用多智能體
- 三種編排模式
  - 監督者模式 (Supervisor)
  - 群體模式 (Swarm)
  - 階層模式 (Hierarchical)
- 智能體間的通訊方式
- 多智能體的記憶體架構
  - 基於工作階段的記憶體 (Session-Based)
  - 視窗記憶體 (Window Memory)
  - 情節記憶 (Episodic Memory)
- 正式環境注意事項
  - Token 成本
  - 延遲
  - 錯誤傳播防護
- 應該避免的反模式
- 總結

## Content

最近團隊在設計智能體系統。單個智能體已經有了一定的掌握，但要把多個串在一起時，才發現要考慮的問題遠比想像中多。

用什麼結構來編排？通訊怎麼做？記憶體怎麼管理？

後來發現了 Rohit Ghumare 寫的一篇文章，幾乎把我糾結的問題都釐清了，分享給大家。也附上了我自己的實戰經驗。

## 為什麼要用多智能體

之前的文章中也提過，多智能體並不總是最佳解。但去年一整年，我在單智能體的上下文管理上反覆踩坑。

核心問題是：單智能體的上下文視窗很快就滿了，一旦滿了就容易遺失上下文。再加上同時處理多個領域時，判斷力會明顯下降。

多智能體可以透過關注點分離來解決這個問題，但代價是引入了協調開銷。如何管理這個開銷才是關鍵，文章對此有非常具體的討論。

## 三種編排模式

這部分最實用。不是按「哪個更炫」來分類，而是按**「什麼時候用什麼」**來組織的。

### 監督者模式 (Supervisor)

管理智能體負責任務分解、分配給工作者、彙總結果。

- **適合情境**：任務可以明確拆分為子任務，或需要追蹤稽核時
- **最佳規模**：3-8 個工作者
- **注意**：所有決策都經過監督者，容易成為瓶頸

### 群體模式 (Swarm)

沒有中心管理者，智能體之間 P2P 直接通訊，自主組織。

- **適合情境**：需要多角度分析，或即時回應很重要時
- **注意**：重複工作、無限迴圈、次優收斂的風險。除錯非常困難

### 階層模式 (Hierarchical)

監督者模式的遞迴擴展。頂層 → 中層管理者 → 工作者的多層結構。

- **適合情境**：智能體 10 個以上，需要分離策略和戰術時
- **注意**：每增加一個協調層，token 成本急劇上升

從個人實踐來看，監督者模式是最穩定的。關鍵在於工作者分配的效率和錯誤處理 - 如果做不好，管理智能體本身就會成為故障點。

## 智能體間的通訊方式

如果說編排模式決定了結構，那通訊方式就決定了資訊在智能體之間實際怎麼流動。

- **共享狀態 (Shared State)**：所有智能體讀寫同一個狀態物件。實作簡單，除錯方便。大多數情況從這裡開始就夠了
- **訊息傳遞 (Message Passing)**：透過事件匯流排進行非同步通訊。需要智能體之間保持鬆耦合時使用
- **交接 (Handoff)**：智能體之間明確傳遞接力棒和上下文。適合固定順序的管線

## 多智能體的記憶體架構

核心問題很直接：*如何在共享狀態的同時避免衝突？*文章給出了三種模式。

### 基於工作階段的記憶體 (Session-Based)

每個智能體在隔離的本地狀態中工作，完成後將變更合併到共享記憶體。

- **適合情境**：平行工作者需要獨立工作互不干擾時
- **運作方式**：工作階段開始時取得共享狀態快照，在本地工作 → 工作階段結束時只合併差異
- **優勢**：無衝突的平行處理

### 視窗記憶體 (Window Memory)

滑動視窗只保留最近 N 次互動，舊的內容壓縮為摘要。

- **適合情境**：長對話中需要保持上下文同時控制 token 消耗時
- **運作方式**：視窗溢出時，將最舊的 1/3 壓縮為摘要
- **優勢**：解決狀態無限增長的問題

### 情節記憶 (Episodic Memory)

儲存特定智能體組合的歷史協作紀錄和結果，用於學習優化。

- **適合情境**：經常協作的智能體需要根據過去經驗進行改進時
- **運作方式**：記錄哪些智能體組合在哪些任務上成功或失敗
- **優勢**：可以做出「上次這個組合效果好，再用一次」這樣的決策

## 正式環境注意事項

### Token 成本

- 監督者 + 4 個工作者：分解 1K + 工作者 12K + 彙總 2K = 約 15K token
- 同樣的任務單智能體大約 4K。協調成本接近 4 倍
- **優化**：快取監督者指令，工作者輸出用結構化資料，按需呼叫

### 延遲

- 每次 LLM 呼叫 2-5 秒，4 個智能體串列 12 秒，平行 3-4 秒
- 獨立任務一定要平行化

### 錯誤傳播防護

- **逾時**：每一層都必須設定
- **熔斷器**：連續失敗 N 次後停止呼叫該智能體
- **優雅降級**：部分智能體不可用時核心功能仍然運作
- **狀態隔離**：工作者失敗不能污染共享狀態

看不到就修不了。監控從第一天起就是必需品。

## 應該避免的反模式

- **過度編排**：把本可以獨立運行的智能體強行串聯
- **萬能智能體**：一個做所有事，那多智能體就沒意義了
- **忽視成本**：不做 token 監控就上線，看到帳單才嚇到
- **沒有降級方案**：假設所有智能體都永遠可用

## 總結

文章的結論最打動我：

> 先做一個智能體 → 找到瓶頸 → 在瓶頸處加第二個智能體 → 需要的話加監督者 → 重複。

我一開始也是用階層模式做了個宏大設計，最後簡化成了監督者 + 3 個工作者。先把兩個智能體的穩定協作跑通，再往上擴展，這才是正確的路徑。

如果你正在考慮多智能體系統，推薦讀一讀原文。

原文：[Building Effective Multi-Agent Systems](https://lnkd.in/gWsXEi25)

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