多智能体协同架构拆解：分层骨架设计与规避上下文污染实操

科技博主阿易对百个智能体协同执行项目的案例进行架构拆解，指出多智能体工程的实际难点在于分层任务解耦与上下文隔离，而非单纯堆叠智能体数量。

• 提出分层协作模型：主控代理负责设定目标，PM 代理负责工单拆解与分发，执行子代理仅接收干净提示词完成单点任务并即时清空上下文。
• 强调多智能体失效的主要原因通常是冗余对话引发的上下文污染与推理漂移，而非算力不足。
• 提出三项工程实操准则：为任务循环设置硬性步数上限、避免子代理网状私聊通信、要求终端连接真实执行环境以捕获明确报错。
• 影响/看点：清晰的分层与严格的上下文隔离有助于降低复杂多智能体系统的运行死循环与幻觉扩散风险，其设计需要在任务拆解粒度与协同通信开销之间权衡。
• 资料依据：
• 阿易 AI Notes（2026-09-16）：https://x.com/AYi_AInotes/status/2100189839907819848

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