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【人工智能】多智能体协作：省Token的四种方法与协作本质

摘要：多智能体协作的核心在于控制上下文长度、节省 Token。本文先介绍主智能体指挥与同级智能体相互沟通两种协作模式，再给出省 Token 的四种方法（只交结论、共享文件、一次派清、线性任务不拆分），最后点明协作本质——只有能并行且互不依赖的任务才值得拆分，多 Agent 协作的目的不是开多个窗口，而是通过明确分工与边界来保证质量。

1. 引言

大模型每读一句都需要把上下文从头开始读一遍。

2. 多智能体协作的两种模式

2.1 第一种：主智能体指挥

主智能体当指挥，它把活派给子智能体，然后在一轮轮问进度。每问一次汇报就堆进它的上下文，轮次越多，它每次重读的上下文就越长。

2.2 第二种：同级智能体相互沟通

一条消息发给5个Agent伙伴，那么它就读了5遍。线路一多，传话的链路也会不断增长。

3. 省Token的四种方法

省Token方法1：子智能体只交结论不说过程。
省Token方法2：子智能体之间的公共文件，需要写入到一个共享文件中。
省Token方法3：一次派清工作，省得之后反复轮询。
省Token方法4：有些任务是线性的（环环相扣的小活），根本就不需要拆分。（比如读需求，改函数，跑测试，修报错）

4. 多智能体协作的本质

只有能并行并且互不依赖的任务，才值得多开几个。为什么需要多智能体协作？因为一个AI干太多事情可能上下文太长，也可能泄露信息。

Agent协作不是说一定要开好几个窗口，用不一样的Agent才叫多Agent协作，多Agent协作的目的是为了不让上下文太长导致工作做得不够到位，所以才把一个项目拆成几个任务，不同的窗口分别负责不同的任务，并且大家都各司其职不会互相影响，所以一个Codex完全可以满足所谓的"多Agent协同"，但你必须把边界做好，就像你做一款程序，你做好了项目架构，那你就要明确谁写代码，代码问题谁来负责，谁负责程序运营，谁负责后端维护，谁来测试代码，把一个项目拆分得足够细，才能保证质量。