Agent 架构选型指南：单智能体 vs 多智能体

在 Agent 工程化过程中，决定使用“单智能体”还是“多智能体”架构，需要从逻辑视图与架构视图两个维度进行思考。

1. 核心设计理论

• 逻辑视图 (Logical View): 关注业务流程的推理路径。任务是线性的（A $\rightarrow$ B）是否存在反馈循环（A $\leftrightarrow$ B）？
• 架构视图 (Architectural View): 关注组件边界与资源隔离。每个实体需要多少上下文空间？工具权限如何分配？

2. 场景对比分析

场景 A：简单任务执行型 (Single Agent)

案例：智能个人助理（查天气 $\rightarrow$ 订餐厅）。

• 逻辑视图：典型的线性流程 Intent -> Tool Call -> Result -> Next Step。没有复杂的决策冲突。
• 架构视图：中心化的 LLM，挂载一组扁平化的工具集。通过极低的通信成本完成任务。
• 结论：当任务复杂度不足以产生认知负担时，单智能体是最高效的选择。

场景 B：复杂工作流与自我纠错型 (Multi-Agent)

案例：自动化软件开发流水线（写代码 $\rightarrow$ 写测试 $\rightarrow$ 运行并报错 $\rightarrow$ 回滚修复）。

• 逻辑视图：存在高度的反馈循环（Feedback Loop）和角色博弈（写 vs 改）。单智能体在长链条下容易丢失初始约束。
• 架构视图：需要实现“职责分离”。例如 Coder 拥有写权限，Reviewer 仅拥有读/评权限，通过隔离上下文来防止信息过载（Context Overflow）。
• 结论：当任务需要“角色分工”和“高精度纠错”时，多智能体更优。

场景 C：领域知识密集型 (Hybrid/Orchestration)

案例：市场情报分析（全网搜索 $\rightarrow$ 数据处理 $\rightarrow$ 研报撰写）。

• 逻辑视图：属于“分而治之”策略。搜索、计算、写作的思维范式完全不同。
• 架构视图：由一个编排者 (Orchestrator) 指挥几个专项 Agent。例如：Searcher Agent 只负责爬虫和摘要；Analyst Agent 只接收整理后的数据进行数学计算；Writer Agent 最后整合结果。
• 结论：当任务涉及跨度极大的知识域，需要通过“角色拆解”来降低单个模型的理解压力时，使用多智能体。

3. 决策矩阵 (Decision Matrix)