前言
在大语言模型驱动的智能系统开发中，单一Agent虽能通过适配工具和优化提示词完成诸多任务，但面对复杂工作流时，其在上下文管理、任务并行、团队协作开发等方面的短板逐渐显现。多Agent系统通过协调多个专业化组件，将复杂任务拆解、分配并协同完成，成为解决复杂场景的核心方案。本文基于LangChain多Agent开发文档，从核心价值、设计模式、性能指标、场景选型等维度，对多Agent系统进行全面技术分析，为开发者构建高效多Agent系统提供参考。
一、多Agent系统的核心价值与适用场景
多Agent系统并非复杂任务的“万能解”，但在特定场景下能发挥单一Agent无法企及的优势，其核心价值围绕上下文管理、分布式开发、并行化三大能力展开，这也是开发者选择多Agent架构的核心诉求。
- 上下文管理：解决模型上下文窗口的容量限制问题，通过将专业知识拆分到不同Agent，实现相关信息的选择性调取，避免单一提示词中塞入过量知识导致的模型处理效率下降。
- 分布式开发：支持不同团队独立开发、维护各自的Agent能力，各组件边界清晰，可灵活组合为大型系统，大幅提升开发效率和系统可维护性。
- 并行化：为子任务分配专业化的Agent“工作节点”，实现多任务并发执行，显著缩短复杂任务的处理耗时。
多Agent模式的核心适用场景为：单一Agent工具过多导致工具选择决策失准；任务需要具备大量上下文的专业知识，涉及长提示词和领域专属工具；任务需执行顺序约束，仅在满足特定条件后才能解锁后续能力。而多Agent设计的核心在于上下文工程——精准定义每个Agent可访问的信息，确保各Agent获得完成自身任务的最优数据，这直接决定了多Agent系统的性能上限。
二、多Agent系统的核心设计模式及工作原理
LangChain定义了五种构建多Agent系统的核心模式，各模式的工作逻辑、组件协作方式截然不同，分别适配不同的业务需求，同时各模式可灵活组合，形成更复杂的定制化架构。其中Subagents、Handoffs、Skills、Router为基础模式，Custom workflow为基于LangGraph的定制化扩展模式。
（一）四大基础模式核心逻辑
| 模式 | 核心工作原理 | 核心特征 |
|---|---|---|
| 子智能体（Subagents） | 主Agent作为核心协调者，将各子Agent视作工具调用，所有任务路由均通过主Agent，由其决定子Agent的调用时机和方式 | 中心化控制，子Agent无自主路由权，各子Agent专注单一专业任务 |
| 交接（Handoffs） | 基于系统状态动态改变行为，工具调用更新状态变量，触发路由/配置变更，实现Agent间的控制权转移或当前Agent的工具、提示词调整 | 状态化设计，Agent可直接交接控制权，支持与用户直接交互 |
| 技能（Skills） | 单个Agent保持全局控制权，根据任务需求按需加载专业化的提示词和知识上下文，无需切换Agent | 轻量灵活，无Agent切换开销，专业知识按需调用 |
| 路由器（Router） | 增设独立的路由步骤，由路由组件对用户输入进行分类，将任务导向一个或多个专业化Agent，最终对各Agent结果进行合成输出 | 显式路由，支持多Agent并行执行，结果统一聚合 |
（二）定制化工作流（Custom workflow）
基于LangGraph构建专属的执行流，可混合确定性逻辑和Agent的自主行为，同时将上述基础模式作为节点嵌入工作流中。该模式为开发者提供了最高的灵活性，可根据业务需求定制Agent的协作逻辑、执行顺序和数据流转方式，适用于高度个性化的复杂场景。
三、多Agent模式的选型维度与能力对比
选择多Agent模式的核心是匹配业务的核心需求，开发者可从分布式开发、并行化、多跳、直接用户交互四大核心维度进行评估，各基础模式在四大维度的能力表现存在显著差异（星级越高表示能力越强，—表示不支持）。
（一）核心选型维度定义
- 分布式开发：不同团队能否独立维护各Agent组件，无需关注其他组件的实现细节；
- 并行化：多个Agent能否同时执行子任务，实现任务的并发处理；
- 多跳：模式是否支持串联调用多个子Agent，完成多步骤的复杂任务；
- 直接用户交互：子Agent能否绕过主协调者，与用户进行直接的对话交互。
（二）各模式能力星级对比
| 模式 | 分布式开发 | 并行化 | 多跳 | 直接用户交互 |
|---|---|---|---|---|
| Subagents | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐ |
| Handoffs | — | — | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Skills | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Router | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | — | ⭐⭐⭐ |
从能力对比可看出，Subagents是全能力均衡的模式，在分布式开发、并行化、多跳方面均表现最优，仅在直接用户交互上较弱；Handoffs专注于多跳和直接用户交互，无分布式开发和并行化能力；Skills兼顾分布式开发、多跳和直接用户交互，并行化能力中等；Router擅长并行化，分布式开发和直接用户交互能力中等，不支持多跳。
同时，各模式并非互斥，可灵活组合使用。例如，Subagents架构可调用包含Router Agent的工具，也可结合Skills模式实现上下文的按需加载，通过模式组合实现能力互补。
四、多Agent模式的性能指标与场景化性能对比
多Agent系统的性能直接决定了其落地效果，核心评估指标为模型调用次数和处理令牌数：模型调用次数越多，系统延迟越高、API调用成本越高（尤其是串行调用）；处理令牌数越多，上下文处理成本越高，且可能触发模型的上下文窗口限制。
本文选取单次请求、重复请求、多领域任务三大典型场景，对四大基础模式的性能进行对比分析，这三大场景覆盖了绝大多数实际业务中的Agent使用场景。
（一）单次请求场景：简单单一任务处理
场景示例为用户单次提出“买咖啡”需求，需调用专属工具完成任务。此场景的核心诉求是低调用次数、高执行效率。
各模式性能表现：Subagents需4次模型调用，Handoffs、Skills、Router均仅需3次调用。
核心结论：Handoffs、Skills、Router为该场景的最优选择，Subagents因结果需回传主Agent，增加了一次调用开销，但该开销换来了中心化的全局控制能力。
（二）重复请求场景：同会话内的重复任务处理
场景示例为用户在同一会话中先提出“买咖啡”，后再次提出“再买一杯咖啡”。此场景的核心诉求是利用会话状态，减少重复调用。
各模式性能表现：Subagents无状态设计，二次请求仍需4次调用，总计8次；Handoffs、Skills为有状态设计，二次请求仅需2次调用，总计5次；Router无状态设计，二次请求仍需3次调用，总计6次。
核心结论：Handoffs、Skills为该场景的最优选择，凭借状态持久化特性，节省40%-50%的模型调用次数——Handoffs保留活跃Agent，无需重新交接；Skills保留已加载的知识上下文，无需重新调取。Subagents和Router的无状态设计虽实现了强上下文隔离，但付出了重复调用的成本。
（三）多领域任务场景：跨领域复杂任务协同
场景示例为用户提出“对比Python、JavaScript、Rust用于Web开发的优劣”，各领域Agent包含约2000令牌的专业文档，核心诉求是并行处理、低令牌开销、精准结果合成。
各模式性能表现：Subagents和Router均需5次调用，处理约9K令牌；Handoffs需7+次调用，处理约14K+令牌；Skills仅需3次调用，但处理约15K令牌。
核心结论：Subagents和Router为该场景的最优选择，二者均支持并行执行，各领域Agent独立处理自身上下文，实现了低令牌开销；Handoffs因仅支持串行执行，调用次数和令牌开销大幅增加；Skills虽调用次数最少，但需加载所有领域的知识上下文，导致令牌开销激增，且后续所有调用均需处理全量上下文。
五、多Agent模式的综合选型指南与核心总结
结合四大基础模式的工作原理、能力表现和三大典型场景的性能对比，可得出按业务优化目标划分的综合选型指南，开发者可根据核心诉求直接匹配最优模式，同时可结合业务复杂度进行模式组合。
（一）按优化目标的选型原则
| 核心优化目标 | Subagents | Handoffs | Skills | Router |
|---|---|---|---|---|
| 单一简单请求处理 | — | ✅ | ✅ | ✅ |
| 同会话重复请求处理 | — | ✅ | ✅ | — |
| 多任务并行执行 | ✅ | — | — | ✅ |
| 大上下文领域任务处理 | ✅ | — | — | ✅ |
| 简单聚焦型任务处理 | — | — | ✅ | — |
（二）多Agent系统开发核心总结
- 非必要不使用多Agent：若单一Agent可通过适配动态工具、优化提示词完成任务，无需构建多Agent系统，避免过度设计带来的开发和维护成本；
- 上下文工程是核心：精准定义各Agent的访问数据，实现上下文的隔离与按需调取，是提升多Agent系统性能的关键；
- 状态与隔离的权衡：有状态模式（Handoffs、Skills）在重复请求中更高效，但上下文隔离性弱；无状态模式（Subagents、Router）上下文隔离性强，但重复请求成本高，需根据业务场景选择；
- 并行化是多领域任务的关键：处理跨领域复杂任务时，优先选择支持并行执行的模式（Subagents、Router），避免串行执行导致的性能损耗；
- 模式组合实现能力互补：基础模式可灵活嵌套、组合，例如在Subagents架构中融入Skills模式实现上下文按需加载，或基于LangGraph构建定制化工作流，适配复杂业务需求。
六、多Agent系统的未来开发趋势
从LangChain的多Agent设计体系来看，未来多Agent系统的开发将朝着轻量化、模块化、智能化方向发展：一方面，轻量化的Skills模式将成为简单聚焦型任务的主流选择，降低Agent的开发和部署成本；另一方面，模块化的基础模式将通过灵活组合，形成适配不同场景的“Agent组件库”；同时，路由组件的智能化程度将持续提升，实现更精准的任务分类和Agent调度，进一步提升多Agent系统的执行效率。
此外，多Agent系统与智能体记忆、工具调用优化、结果合成算法的结合将成为重要方向，通过增强Agent的长时记忆能力、优化工具调用策略、提升多结果的合成精度，解决多Agent协作中的上下文丢失、工具调用冗余、结果冲突等问题，推动多Agent系统在更复杂的工业级场景中落地。