大模型开发必看：从单Agent到多Agent，这四种架构模式如何选择？（建议收藏）

文章对比了单智能体与多智能体架构，指出后者在处理复杂任务时表现更佳。详细解析了子智能体、技能、切换和路由四种核心模式，分析了各自的工作原理、适用场景及性能差异。最后建议开发者根据需求选择架构，优先从单智能体入手，遇到瓶颈再升级。

1. 多智能体架构

四种架构模式构成了大多数多智能体应用的基础，分别是子智能体（subagents）、技能（skills）、切换（handoffs）和路由（routers）。每种模式在任务协调、状态管理和顺序解锁方面采用不同的方法。下文将概述一个框架，帮助你选择最能解决核心约束的架构。

1. 1 子智能体：集中式编排

在子智能体模式中，一个主管智能体通过将专业子智能体当作工具调用的方式来协调它们。主智能体负责维护对话上下文，而子智能体保持无状态，从而实现强大的上下文隔离。

工作原理：主智能体决定调用哪些子智能体、提供何种输入以及如何整合结果。子智能体不会记忆过往的交互。该架构采用集中式控制，所有路由都需经过主智能体，主智能体可并行调用多个子智能体。

最适用场景：涉及多个不同领域、需要集中式工作流控制且子智能体无需直接与用户对话的应用。例如，协调日历、电子邮件和客户关系管理（CRM）操作的个人助理，或委派给专业领域专家的研究系统。

核心权衡：每次交互需额外增加一次模型调用，因为结果必须通过主智能体反馈。这种开销虽能实现集中式控制和上下文隔离，但会增加延迟和令牌消耗。

对于希望以最少配置实现该模式的开发者，Deep Agents 提供了开箱即用的实施方案，只需几行代码即可添加子智能体。

1. 2 Skills 技能：渐进式披露

在技能模式中，智能体可按需加载专业提示词和知识。可以将其理解为智能体功能的渐进式披露。

从技术角度而言，技能架构仅使用单个智能体，但它与多智能体系统有相似之处，能让该智能体动态呈现专业角色。这种方法可带来与多智能体模式类似的优势，如分布式开发和精细化上下文控制，但采用的是更轻量化、由提示词驱动的方式，而非管理多个智能体实例。因此，或许存在争议的是，我们将技能模式视为一种准多智能体架构。

工作原理：技能主要是打包为目录的提示词驱动型专业模块，包含指令、脚本和资源。启动时，智能体仅知晓技能名称和描述。当某项技能相关时，智能体才会加载其完整上下文。技能中的额外文件提供第三层细节，智能体仅在需要时才会发现。

最适用场景：具备多种可能专业方向的单个智能体、无需在功能间强制执行约束的场景，或不同团队维护不同技能的分布式开发场景。常见例子包括编程智能体或创意助手。

核心权衡：随着 Skills 技能的加载，上下文会在对话历史中累积，可能导致后续调用出现令牌冗余。但该模式具有简洁性，且全程支持用户直接交互。

1. 3 切换：状态驱动的转换

在切换模式中，活跃智能体会根据对话上下文动态变化。每个智能体都能通过工具调用将任务转移给其他智能体。

工作原理：当智能体调用切换工具时，会更新状态以确定下一个激活的智能体。这可能意味着切换到不同的智能体，或更改当前智能体的系统提示词和可用工具。状态会在对话轮次中保留，支持顺序工作流。

最适用场景：分阶段收集信息的客户支持流程、多阶段对话体验，或任何需要顺序约束（即需满足前置条件才能解锁功能）的场景。

核心权衡：比其他模式更具状态性，需要谨慎进行状态管理。但这也能实现流畅的多轮对话，使上下文在不同阶段自然延续。

1. 4 路由：并行分发与结果合成

在路由模式中，路由步骤会对输入进行分类，并将其导向专业智能体，并行执行查询并合成结果。

工作原理：路由器分解查询，并行调用零个或多个专业智能体，然后将结果合成为连贯的响应。路由器通常是无状态的，独立处理每个请求。

最适用场景：包含不同垂直领域（独立知识领域）的应用、需要并行查询多个来源的场景，或需整合多个智能体结果的场景。例如，企业知识库和多垂直领域客户支持助手。

核心权衡：无状态设计意味着每次请求的性能稳定，但如果需要对话历史，会产生重复的路由开销。可通过将路由器包装为有状态对话智能体中的工具来缓解这一问题。

2. 需求与模式匹配

在实施多智能体系统之前，需考虑你的需求是否与以下四种模式之一相符：

你的需求	对应模式
多个不同领域（日历、电子邮件、CRM），需要并行执行	子智能体
单个智能体具备多种可能专业方向，轻量化组合	技能
带状态转换的顺序工作流，智能体全程与用户对话	切换
不同垂直领域，需并行查询多个来源并合成结果	路由

下表展示了每种模式对多智能体常见需求的支持情况：

模式	分布式开发	并行化	多跳调用	直接用户交互
子智能体	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐
技能	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
切换	—	—	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
路由	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	—	⭐⭐⭐

分布式开发：不同团队能否独立维护组件？

并行化：多个智能体能否同时执行任务？

多跳调用：该模式是否支持串行调用多个子智能体？

直接用户交互：子智能体能否直接与用户对话？

3. 性能特征

架构选择会直接影响延迟、成本和用户体验。我们分析了三个典型场景，以了解不同模式在实际环境中的表现。

注：你可在我们新的多智能体性能文档中查看完整的性能分析（含每种架构的美人鱼图）。

3. 1 场景 1：一次性请求

用户发出单个请求：“买咖啡”。专业智能体可调用 “买咖啡” 工具。

模式	模型调用次数	说明
子智能体	4	结果需通过主智能体反馈
技能	3	直接执行
切换	3	直接执行
路由	3	直接执行

核心见解：切换、技能和路由模式在处理单个任务时效率最高（均为 3 次调用）。子智能体模式因结果需通过主智能体反馈，额外增加了一次调用。如下所示，这种开销换来了集中式控制。

3. 2 场景 2：重复请求

用户在对话中两次发出相同请求：

轮次 1：“买咖啡”

轮次 2：“再买一杯咖啡”

模式	轮次 2 调用次数	总调用次数	效率提升
子智能体	4	8	—
技能	2	5	40%
切换	2	5	40%
路由	3	6	25%

核心见解：有状态模式（切换、技能）通过维护上下文，在重复请求时可减少 40%-50% 的调用次数。子智能体模式采用无状态设计，每次请求的成本保持一致，以重复的模型调用为代价实现了强大的上下文隔离。

3. 3 场景 3：多领域查询

用户提问：“比较 Python、JavaScript 和 Rust 在 Web 开发中的应用”。每种语言的智能体包含约 2000 个令牌的文档。所有模式均可进行并行工具调用。

模式	模型调用次数	总令牌数	说明
子智能体	5	~9K	每个子智能体独立工作
技能	3	~15K	上下文累积
切换	7+	~14K+	需顺序执行
路由	5	~9K	并行执行

核心见解：对于多领域任务，支持并行执行的模式（子智能体、路由）效率最高。技能模式的调用次数较少，但因上下文累积导致令牌使用量较高。切换模式必须顺序执行，无法利用并行工具调用来同时咨询多个领域。

在此场景中，由于上下文隔离，子智能体模式的总令牌使用量比技能模式少 67%。每个子智能体仅处理相关上下文，避免了在单个对话中加载多个技能而导致的令牌冗余。

4. 性能总结

最优模式取决于你的工作负载特征：

模式	单个请求	重复请求	并行执行	大上下文领域
子智能体	—	—	✅	✅
技能	✅	✅	—	—
切换	✅	✅	—	—
路由	✅	—	✅	✅

5. 入门指南

多智能体系统通过协调专业组件来处理复杂工作流。当你确实需要多智能体功能时，可根据上述决策框架匹配你的需求。对于希望快速启动的团队，Deep Agents 提供了开箱即用的实施方案，结合了子智能体和技能模式，适用于复杂任务规划。

不过在很多情况下，更简洁的架构往往就足够了。建议从单个智能体和优质提示词工程入手，先添加工具再考虑增加智能体。只有当遇到明确的瓶颈时，再升级到多智能体模式。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

  👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

  

3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】