多 Agent 并行编排实战：四条铁律 + 黑板通讯 + 双闭环，29 轮迭代踩出来的经验

📝

AI新智讯实战文精读：手机端多 Agent 执行系统 v0.1→v5、29 轮迭代。拆分四条铁律（主控分解/模型分级/工具隔离/超时兜底）+ 黑板模式通讯 + 失败成功双闭环 + 可直接复制的编排器 prompt 模板。

Anthropic 今年提出「多智能体编排」（Multiagent Orchestration）：一个 Agent 处理不过来时，把任务拆成子任务分给几个子 Agent 并行跑，主控负责拆解和汇总。道理简单，落地全是坑。本文是 AI新智讯的实战复盘——一个跑在手机上的多 Agent 执行系统（工蜂），从 v0.1 到 v5 迭代一天、跑了 29 轮踩出来的经验。

为什么非得拆

单 Agent 处理复杂任务的瓶颈通常不在模型智商，在三个地方：

瓶颈	说明
上下文超限	材料一多窗口塞不下，前面的指令被挤掉
质量下降	又要调研、又要写代码、又要查资料，注意力被摊薄
时间拉长	串行做十件事，一件事卡住后面全等

拆开并行三个问题一起解决。实测：三路调研并行 166 秒压到 82 秒；五个健康检查并行 5.7 秒跑完。

拆分四条铁律

1. 分解和汇总，必须人（主控）来做

试过让 LLM 自动分解任务——不靠谱：子任务经常重叠、漏项、粒度不均。正确做法：主控先把任务写成 plan JSON，每个子任务标注类型（调研/执行/分析）、工具、模型档位。工蜂只负责执行，不负责想怎么拆。

2. 简单任务用快模型，复杂任务用强模型

一开始所有子任务用同一个模型，简单任务也慢吞吞。后来给任务分级：

简单任务（查状态、跑命令）→ 快模型，思考关掉或最低
复杂任务（分析、总结）→ 强模型，思考开中档

实测：简单任务 2.8 秒、复杂任务 21 秒，并行总耗时反而最低。别让快任务等慢模型。

3. 工具必须隔离

工蜂能用工具，但不能什么都给。工具转接层：白名单制只暴露需要的工具；危险命令黑名单；路径限制在指定目录；单次工具调用 30 秒超时；一轮任务最多 6 次工具调用。

不给工具的 Agent 是花瓶，给太多工具的 Agent 是炸弹。

4. 慢任务必须有兜底

免费模型偶尔排队超时。策略：单模型 40 秒没响应，自动切备用模型。实测一次任务：v4 排队超 40 秒，auto 兜底 4.6 秒完成，总耗时 44.6 秒。不是模型不好，是排队。兜底链就是保险。

工蜂之间怎么通讯：黑板模式

并行执行时子任务偶尔需要共享信息。试了几种方案，最后用黑板模式：

每个任务一个共享目录，工蜂执行前先读黑板，发现有用信息写进去并注明来源
读到就用，读不到就降级，不阻塞
最终结果由主控汇合，黑板只是辅助

不需要强同步。竞态是常态，读到啥算啥，主控最后兜底。

让工蜂越用越聪明：双闭环

失败闭环：任务失败自动生成失败记录（错误详情+复盘问题）→ 主控复盘 → 教训写进工蜂手册 → 下次不再犯
成功闭环：任务成功后提炼可复用经验 → 存知识库 → 下次任务自动检索注入

工蜂手册就是「入职培训」，每次踩坑都往里加条款。⚠️ 记忆注入必须声明**「这是权威事实，直接采用，不要重新验证」**——不然工蜂会白烧 token 重新验证一遍。

现成模板：复制给你的 Agent

你是一个多 Agent 编排器。接到任务后按以下步骤：
1. 判断：任务是否可拆？单 Agent 是否够用？拆的条件：子任务相对独立、可并行、结果可合并
2. 拆解：输出 plan JSON，格式：
   {"tasks": [{"id": "t1", "type": "research|execute|analyze", "prompt": "子任务描述", "model": "fast|strong", "tools": ["允许的工具"]}]}
   原则：简单子任务用 fast 模型，复杂子任务用 strong 模型
3. 分配：并行执行所有子任务，互不等待
4. 汇总：收集结果，交叉验证矛盾点，输出最终答案
5. 兜底：任一子任务超时 40 秒，切备用模型重试一次；仍失败，标记该子任务失败继续其他任务
铁律：
- 不允许子任务之间直接通讯，需要共享信息时用共享目录（黑板），读到啥用啥，读不到就降级
- 每个子任务工具白名单制，危险操作禁止
- 任务结束复盘：失败原因写进教训库，成功经验写进知识库

一句话总结

多 Agent 不是把一堆 LLM 扔一起，是一个清醒的主控 + 一群受限的执行者 + 一套兜底机制。拆得对，并行才值；管得住，并行才安全。