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多 Agent：分工收益与协作成本
对应 CS329Z · 2026-10-19 · Multi-Agent Systems。日期为校方课表日期，可能调整。核对官方课表。
资料状态
核对日期：2026-09-19。对应课程尚未开课；本文是基于公开课纲与文中原始资料的原创预习技术解读，不是课堂实录、讲义翻译或官方作业答案。本文于 2026-09-20 深度修订。示例为原创教学设计；离线实验与真实模型实验的边界分别说明，不以推演冒充模型实测。
现在可以让两个研究节点分别调查 A 与 B。它们理论上能并行，但最终报告仍需要统一版本、比较条件和证据标准。多 Agent 真正困难的部分，是把局部正确的结果合成全局正确的交付。
本讲先计算拆分的收益，再设计交接协议，最后用迟到结果和冲突证据检验架构。
并行能节省多少时间
假设调查 A 需要 6 秒，调查 B 需要 8 秒，统一检查需要 3 秒。顺序执行约为 17 秒；完全可并行时，理想关键路径为 max(6,8)+3=11 秒。若派发和合并增加 2 秒，实际下限变为 13 秒。
这些是教学估算，尚未计入共享限流和排队。并行缩短的是墙钟时间，不一定减少总计算。两个节点可能重复读取基础资料，token 和工具成本反而增加。
如果 B 的调查必须等待 A 找到的共同协议，两个任务就不独立。拆分前先画依赖，而不是先分配“专家角色”。
将任务交接写成可检查契约
每个子任务收到相同的版本约束和主问题，但只承担自己的证据槽位。返回结构包含任务版本、证据、受支持主张、缺口和结束原因：
json
{
"task_id": "check-B",
"task_version": 2,
"status": "partial",
"evidence_ids": ["D4"],
"supported": ["接收确认前持久化", "恢复可能重投"],
"unresolved": ["处理端是否实现业务去重"]
}汇总者不能把 partial 隐去。它也不能仅凭子任务的文字说“已核实”，必须能读取证据对象。子 Agent 的输出是需要核验的工作产物，不是更高优先级指令。
合并是一种约束操作
设子任务 A、B 分别返回证据集合。汇总时先按 ID 去重，再检查版本和适用条件，然后构造主张。相同主张得到两个来源支持可以增加可复查材料，但两个来源若互相转载，不应视为独立验证。
出现冲突时不能多数投票。例如两个节点读到旧版 B 1.0，一个节点读到 B 2.0；多数结果恰好最不适用。冲突处理应优先比较来源版本和条件，而不是计数。
多 Agent 失效研究讨论设计、协作与验证问题。本项目据此明确区分“子任务完成”和“全局约束满足”，避免用角色数量替代质量判断。
汇总器应当有确定性合并步骤
在调用模型写比较报告之前，先用程序完成可确定的部分：过滤任务版本、核对证据存在、去重主张键、保留失败状态。模型只处理条件解释和语言综合。
主张键不能只用正文字符串，可以包含主体、版本、谓词与配置。例如“A 2.0 默认模式使用内存”和“A 2.0 数据库模式可恢复”不是冲突，而是配置不同。若把配置字段丢掉，汇总器会制造假冲突。
两个子任务若都声明相同事实，却引用同一 D2，应记录一次事实与两次观察，而不是两份独立证据。相反，某个节点返回 unknown，不能被另一个节点的流畅概括悄悄覆盖。
这些合并规则越明确，汇总提示越简单，也越容易测试。把全部原始聊天直接塞给一个“总裁 Agent”，只是把数据一致性问题再次交给模型猜测。
迟到结果为什么危险
用户把比较对象改为 B 3.0，主任务版本从 2 升到 3。原来调查 B 2.0 的节点稍后返回，如果没有版本字段，汇总者可能把旧结论写进新报告。
提交规则应是：版本一致才能更新当前任务；不一致则归档为历史资料，必要时转化成新的调查线索。取消信号也不能保证远端立即停止，因此结果接收端仍然要检查版本。
对外写操作最好集中在拥有最终验收责任的节点。否则两个子任务都认为“报告完成”，可能各发一次。集中写入会成为瓶颈，但它换来了更明确的责任与幂等边界。
错误相关性限制投票收益
假设每个节点都依据同一份错误文档。即使各自独立生成，错误来源仍然相同。增加模型数量不能补充缺失事实。更有效的多样性可能来自独立数据源、数据库校验或程序测试。
因此比较单 Agent 与多 Agent 时，固定总预算，并分别观察证据覆盖、合并错误和耗时。若只给多 Agent 更多调用次数，就无法把收益归因于分工。
完整故障回放
先让 A 正常返回，B 超时；报告应保留 B 缺口。再让 B 返回旧版本；应拒绝覆盖。最后让 B 返回与 A 使用的共享来源冲突的条件；汇总者应指出条件差异，而非凭语言流畅度选一个。
多 Agent 的采用条件由实验决定：只有独立工作增加了证据覆盖或缩短了关键路径，并且交接成本可控，复杂度才有理由存在。
继续阅读优化策略，用统一预算判断下一次改动是否值得。