一個 AI 智能體在簡單任務上跑得很順，加了幾個功能之後突然開始胡説八道、忽略指令、選錯工具、丟失上下文。這就是所謂的"單體智能體牆"：單個智能體從可用變成不可用的臨界點。

Anthropic 的研究數據表示當智能體掛載超過 10-15 個工具後性能就會斷崖式下跌。但企業級系統動輒需要上百個功能接口就不可能用單體架構撐住。

而且很多開發者還會堆智能體，當第一個智能體有問題的時候就往上加第二個、第三個。結果本來 2 個能搞定的事情用了 7，8個 個或者 1 個就夠的地方非要拆成 2 個。

所以這篇文章整理了 6 種經過驗證的多智能體架構模式，可以有效的幫你解決問題。

單智能體為什麼會失效

單智能體架構很簡單，一個 LLM 包攬規劃、工具調用、結果生成，雖然搭建快但是擴展性差。

單智能體失效的核心原因有兩個：第一是"指令迷霧"，提示詞一長模型就開始丟指令；第二是"工具過載"，可選工具太多時，模型的選擇準確率急劇下降。

Anthropic 和 Microsoft Azure AI 都有相關研究佐證這一點，按 2026 年的標準企業場景普遍需要幾百個功能函數，全塞進一個提示詞裏，系統必崩無疑。

多智能體到底是什麼

多智能體不是讓幾個聊天機器人互相對話，真正的多智能體是結構化工作流：專門的組件負責專門的事，組件之間有定義好的通信接口，並共享全局狀態。

可以類比公司架構：角色分工明確，溝通路徑固定，交接流程清晰，項目狀態全員同步。沒有結構就是一羣人開會互相打斷，有了模式才有協調執行。

基線：帶工具的單智能體

一個 LLM 循環調用外部函數獲取信息。

速度快、成本低、搭建簡單。但工具一多就容易出錯，複雜推理場景下容易"走丟"。

就像瑞士軍刀，應急用沒問題，蓋房子肯定不行。

典型場景：客服 FAQ 機器人，搜知識庫、查訂單狀態，功能單一、調用簡單。

模式一：順序流水線

智能體串聯排列，A 幹完傳給 B，B 幹完傳給 C。

好處是可預測性高、調試方便，鏈條斷在哪一眼就能看出來。壞處是完全沒彈性B 發現 A 出錯了也沒法退回去重做。

工廠流水線就是這個邏輯：一個人裝車門，下一個人噴漆，噴漆工不管車門裝得對不對。

實際案例：博客生成流水線。研究員智能體找素材，寫作智能體出草稿，編輯智能體查語法，三步串行。

模式二：並行扇出

多個專項智能體同時處理不同子任務，最後由彙總智能體合併結果。

速度極快整體延遲取決於最慢的那個智能體，但代價是同時跑多個模型，成本翻倍。

專業廚房的分工就是這樣：甜點師和燒烤師同時備菜，最後一起出餐。

應用場景：市場分析系統。一個智能體抓股價、一個盯推特、一個掃 Reddit 情緒，並行跑完 10 秒出報告。

模式三：層級監督

頂層有個"經理"智能體，不幹具體活兒，只負責拆解任務、分配給下面的"工人"智能體。

能應對複雜多變的目標，但經理本身也算是單點了，所以經理判斷錯了，整個團隊跟着錯。

項目經理的角色：不寫代碼不做設計，但知道誰該幹什麼、什麼時候該交付。

實際案例：旅行規劃器，經理智能體調度機票專家、酒店專家、本地遊專家，協同生成行程。

模式四：路由分發

一個輕量快速的路由器智能體判斷用户意圖，把請求精準轉發給對應的專項智能體。

這種方式成本效益最高，專家智能體只在需要時才被喚醒。但是跟上面的一樣，一旦路由判斷錯了用户體驗直接崩盤。

呼叫中心的自動語音菜單就是這個模式：按 1 賬單問題，按 2 技術支持。

模式五：反思迭代

兩部分組成：生成器負責產出，評估器負責挑刺。評估器發現問題就打回去讓生成器重寫，如此循環直到達標。

輸出質量極高，但耗時也極長，一輪來回可能要 30-60 秒。

作者-編輯的協作模式：寫完一章，編輯批紅劃槓，作者改到編輯滿意為止。

代碼場景：編碼智能體寫代碼，審查智能體跑測試，測試不過就打回修 bug，修完再測，直到全綠。

模式六：共識投票

多個不同"人設"或底層模型的智能體（比如 GPT-4 和 Claude 3.5）獨立求解同一問題，然後投票或辯論，選出最可能正確的答案。這是減少幻覺和偏見的效果最好的方法，但也是最貴的。

陪審團制度：12 個人聽同樣的證據，辯論到達成一致裁決。

醫療診斷場景：三個智能體分別分析症狀，三票一致才高置信度輸出診斷結論。

選型決策流程

LangGraph 和 Google ADK 文檔裏有一套選型邏輯可以參考：

核心思路

設計多智能體系統更像管理團隊，而不是寫代碼。先用單智能體跑起來。如果工具太多扛不住了，就改路由模式。任務複雜、步驟多，上順序或層級架構。要追求完美輸出，加反思循環。

總結

多智能體系統（MAS）已經成為 2026 年複雜 AI 任務的事實標準，解決的正是單智能體的指令迷霧問題。

路由模式管理工具膨脹，順序模式處理固定流程，層級模式應對複雜規劃。代碼審查、法律文書這類高準確率場景，反思迭代循環是剛需。

別一上來就堆智能體。先用單體跑，扛不住再拆。最後就是監控的工具必須要有，因為鏈條斷在哪得看得見。

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作者：Divy Yadav