00 · 导读与学习路径
本模块把「多 Agent 协同」从概念拆成一套可落地的工程体系:16 章教材 + 4 篇实操专题。 与《AI Agent 原理》(agent-principles)的关系:那里第 11 章给出的是判定硬线 (何时该上多 agent、唯一不可替代的收益是上下文隔离);本模块是这条硬线的展开体系。
适用读者
- 已理解单 agent 循环(模型 + 工具 + 终止条件),想进一步用多个 agent 干大活的建设者。
- 被框架名词(LangGraph / AutoGen / CrewAI / A2A / swarm)轰炸,想先建概念地图再选型的人。
- 实际维护着「多个人 + 多个 agent 并行改同一个仓库」的团队,想给协同定规矩的负责人。
本模块的三个坚持(与 agent-principles 一脉相承)
- 先判定硬线,后机制。 每章开头先划「这是什么、不是什么、何时根本不该用」。
- 锚定真实标本。 站长自己的真实战役是本模块的一等公民:五子域安全审计(并行子代理扫出 7 个 P0、25 个 P1)、知识库全量事实核查(约 850 条断言、修复 90+ 处)、并行会话改同一仓库互相吞提交的事故与规矩。
- 坑与红线并列。 每章末尾「失败模式」小节,第 11 章是失败模式图鉴(机制版),第 16 章是坑速查总表(速查版)。
学习路径建议
| 目标 | 路径 |
|---|---|
| 完整体系 | 01 → 16 顺序学 |
| 想马上编排一次并行任务 | 04(编排者模式)→ 07(任务书)→ 08(拆分调度)→ 专题 S1(审计复盘) |
| 纠结该选什么拓扑 | 01 → 02 → 03 → 04–06 三章 |
| 多 agent 互相改东西老打架 | 09(共享状态与冲突)→ 专题 S2(git 协同) |
| 质量不稳定、结果没法信 | 10(质量机制)→ 11(失败模式图鉴)→ 14(评测) |
| 要选框架/协议 | 12(协议与框架生态)→ 专题 S4(A2A 实验) |
| 关心钱和安全 | 13(安全与治理)→ 14(评测与成本)→ 专题 S3(成本护栏) |
| 想动手写一个 | 15(三 agent 迷你系统),再回 04–10 补原理 |
章节地图
判定与建模 01 何时需要 · 02 单 agent 天花板 · 03 协同系统模型(全模块地图)
拓扑三型 04 编排者-执行者与层级 · 05 流水线与黑板 · 06 去中心化与对话式
四大子问题 07 通信工程 · 08 任务分配与调度 · 09 共享状态与冲突 · 10 质量机制
可靠性工程 11 失败模式图鉴 · 12 协议与框架生态 · 13 安全与治理 · 14 评测与成本
动手整合 15 三 agent 迷你系统 · 16 常见坑速查
实操专题 S1 并行子代理审计复盘 · S2 git 协同介质 · S3 成本与护栏 · S4 A2A 实验
口径说明
- A2A(Agent-to-Agent):2025-04 由 Google 发布、后捐入 Linux Foundation 的 agent 间互操作协议;本模块按「协议形状与思想」讲解,不绑定具体 SDK 版本。
- MCP(Model Context Protocol,2024-11):agent↔工具协议;与 A2A 的分工见第 12 章。
- 框架(LangGraph / AutoGen / CrewAI / OpenAI Agents SDK / Claude subagents)按编排模型归类对比,不绑定版本号——框架迭代快,编排思想慢。
- 站长战役的数字(P0/P1 计数、断言量)为写作时点事实,用作案例口径,不承诺与仓库现状永远一致。