Agent 与多代理

Agent 是什么

Agent 是平台中执行任务的基本单位。每个 Agent 具备：

角色与系统提示词 — 定义目标与行为约束
可调用的工具（Tools） — 内置原子工具 + 当前激活的 Skill
上下文（Context） — 会话历史、记忆检索、外部资料
模型后端（Model） — 按任务特性路由到不同 LLM 供应商
Ledger（账本） — 逐步记录每一步的决策、工具调用、结果、置信度

两类 Agent

平台里同时跑着两类 Agent，各司其职：

类型	角色	机制
Orchestrator（编排 Agent）	看懂任务、拆分、调度子 Agent、判断完成	双循环（外循环 Epoch / Plan + 内循环 Round / Ledger）
Assistant（子 Agent）	按分派的子任务独立执行	支持并行 Spawn，各自独立上下文，结果回传给 Orchestrator

Orchestrator 双循环

Rendering diagram…

外循环 — 制定 / 调整 Plan，决定阶段性目标
内循环 — 在一个 Plan 阶段内多 Round 推进，每 Round 写 Ledger
Ledger — 所有推进都落账，支持事后回放 / 审计 / 验证

Sub-agent 并行

复杂任务由 Orchestrator 并行 Spawn 多个 Assistant：

每个 Assistant 有独立上下文（节省主 Agent 的 token）
互相不可见（避免串扰）
结果通过结构化格式回传给 Orchestrator

典型场景：

10 个文档同时解析 → 10 个 Assistant 并行
大项目追溯：需求模块并行拉 → 各自建候选链接 → Orchestrator 汇总

Multi-Agent 协同机制

机制	说明
Delegation 委派	自顶向下分发任务；Orchestrator → Assistant
Graft 嫁接	平行会话之间引用成果（详见 Graft 技能）
Hook 协同	通过 Hook 在关键节点注入共享约束
Memory 共享	通过 MemoryOS 跨 Agent 共享 KB / LTM

Ledger：可审计可回放

Ledger 是 Orchestrator 的"执行账本"，每一步写一行：

[Round 3] decide → tool_call(alm.import, {project: "ABZ"})
           confidence: 0.87
           trace_id: abc-123
           result: 1859 items imported
           cost: 12.3s / 4200 tokens
[Round 4] decide → delegate(trace-sub-agent)
           confidence: 0.92
           ...

用途：

事后审计 — 出问题时能精确还原每一步
成本核算 — 按 Round 看 token / 时长
自我校验 — 低置信度步骤自动触发回溯或请求用户确认

Agent 与多代理

Agent 是什么

两类 Agent

Orchestrator 双循环

Sub-agent 并行

Multi-Agent 协同机制

Ledger：可审计可回放

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