Agent 编排是什么？

当一个智能体（Agent）独自承担复杂任务时，常会遇到几类困难。任务拆不开时，所需的上下文或推理深度可能超出单次模型调用的承载范围。指令和工具不断增加，单个智能体的职责也越来越难聚焦。规划、研究、实现、测试等性质不同的工作混在一起，难以分工，也难以分别调优。

Agent 编排（Agent Orchestration）是协调多个 AI 智能体分工协作、共享上下文并完成复杂任务的方法。这里的智能体指由大语言模型驱动、能够推理、调用工具并自主采取行动的系统。典型做法是由一个中心编排器智能体借助大语言模型进行规划，把目标分解为子任务，再委派给具有特定角色或领域专长的智能体执行，与人类团队的分工方式相似。

编排器负责任务分解、把子任务路由给合适的智能体、汇总各智能体的结果，并管理共享状态。常见的编排模式有五种。顺序模式下，每一步都基于上一步的输出继续推进。并行模式下，任务被拆成互不依赖的子任务同时处理，最后汇总。层级模式下，由监督者（supervisor）智能体协调多个协作者（collaborator）智能体，并且可以逐级委派。路由模式下，路由智能体先判断请求意图，再转交给专门的智能体。群组或对等协作模式下，多个智能体通过共享记忆或消息自主分工。

在连接方式上，Agent 编排通常依托两类开放协议。MCP（模型上下文协议）是一套标准化规范，用于让 AI 模型安全地连接外部数据源与工具系统。A2A (Agent-to-Agent) 协议用于智能体之间的通信，并通过智能体卡片 (Agent Card) 发现彼此的能力。这类标准协议为基于不同框架构建的智能体提供了共同的交接语言。

AI 应用的任务从单轮问答扩展到多步骤、跨系统的业务流程后，如何让多个智能体有序配合，就成为架构设计中需要优先考虑的问题。

专业分工，便于单独调优

把职责模块化后，每个智能体可以配备与角色匹配的提示词、工具和记忆，便于扩展、复用和有针对性地调优。这种按角色协作的方式，与项目经理、开发者和审核者协同工作的团队结构相似。

应对多步骤、跨领域的复杂任务

对于复杂、层级化或跨学科的任务，编排可以先集中分解、再分布式执行。专职智能体分别委派任务、共享知识并协调行动，共同解决单个智能体难以独立完成的问题。

并行处理，提高吞吐

子任务互不依赖时，编排可以让多个智能体同时处理，再在汇总阶段对结果进行对齐、校验和去重。这有助于提高吞吐量，并降低高频请求的延迟。

中间结果可审计

在顺序编排中，每一步的中间结果都可以记录和检查，步骤之间还可以插入外部校验、过滤或补充逻辑，让推理过程更透明、更可控。

按风险保留人工把关

对于高风险或低置信度的决策，可以设置升级到人工审核的路径，把人工判断留给真正需要的环节，日常的智能体间协作则继续自动进行。

一个 Agent 编排系统通常需要具备以下几项能力。

任务分解与规划

编排器对用户目标进行推理，把它拆分为范围、类型或推理方式不同的子任务，例如规划、研究、实现和测试，并安排执行顺序和依赖关系。

智能体路由

路由智能体借助大语言模型判断请求的意图、任务类型或领域，再把请求委派给专门的智能体、工具或工作流。为每个智能体清晰界定角色和职责、减少职责重叠，有助于提高路由的准确性。

共享记忆与状态管理

智能体之间可以通过共享记忆或消息交换信息。以 Amazon Bedrock AgentCore Memory 为例，它提供两类记忆：短期记忆保存单个会话内逐轮的交互，长期记忆保存跨会话提取的偏好、事实与摘要。多个智能体也可以借助它共享上下文。

工具调用（MCP）

智能体通过 MCP 等标准接口访问文档库、数据库、知识库和 API 等数据源与工具，不必为每个数据源单独改造代码。

智能体间通信（A2A）

基于 A2A 协议，智能体可以通过智能体卡片发现彼此的能力，并以 JSON-RPC 方式相互调用，让不同框架、不同服务中的智能体协同工作。

人工介入 (human-in-the-loop)

智能体遇到超出自身能力的任务时，可以把控制权交给人，同时保留完整的对话上下文；高风险操作也可以设置为人工确认后再执行。

可观测性与护栏

编排系统需要追踪每个智能体的执行路径、中间输出、令牌用量和错误率，便于审计与调试。同时，可以为智能体配置护栏和明确的作用范围，无论收到什么输入都约束其行为。

Agent 编排适合需要分工协作、由多个专职智能体共同完成的任务，以下是几类典型场景。

客服分诊与升级

以在线房贷助手为例，监督者智能体先判断用户的问题属于现有贷款、新贷款申请还是一般性咨询，再分别交给对应的协作者智能体处理。遇到需要人工判断的情况时，再升级给人工客服处理。

研究报告生成

检索、分析、撰写和验证等角色由不同智能体分担：检索智能体收集资料，分析智能体归纳要点，撰写智能体生成报告，验证智能体检查结果，按“检索、提取事实、回答问题”的链路逐层产出内容。

金融与保险理赔处理

在保险理赔场景中，编排器智能体调用保单信息、损失分析等专职智能体，完成理赔创建、欺诈检查和基于图片的损失评估等步骤，并把损失分析摘要发送给理赔人员复核，在自动化与人工介入之间取得平衡。

软件开发多智能体协作

规划、编码和测试由不同智能体承担，编排器协调它们的交接顺序，形成“生成计划、编写代码、测试代码、解释输出”的开发流程。

运维故障诊断

排查故障时，编排器可以把同一个问题拆成相互独立的分析任务，例如日志、指标和近期变更，交给多个智能体从不同角度并行分析，再汇总发现，由运维人员确认后处置。

一次典型的 Agent 编排，可以分为以下几个环节。

接收用户目标

用户或系统提出一个高层目标，由编排器或初始上下文明确任务目标。

编排器分解任务

编排器借助大语言模型进行规划，把目标拆分为输入和输出明确的子任务。

按模式分派给专职智能体

根据任务特征选择协作模式：任务分解清晰、需要集中质量控制时，适合监督者与工作者模式；任务天然有先后顺序时，适合顺序处理模式；适合并行探索的任务，可以采用并行或群组模式。

智能体调用工具

专职智能体按需调用工具、知识库和 API。确定性、无状态、单步完成的操作更适合实现为工具；只有需要独立推理的能力，才值得拆成子智能体，因为每次委派子智能体都是一轮完整的大语言模型推理，会消耗时间和令牌。

汇总与校验结果

编排器收集各智能体的输出，综合为最终答案，必要时由监督智能体进行验证或总结。如果采用并行模式，还需要对结果进行对齐、校验和去重。

必要时人工审批

当置信度低于阈值、风险较高或重试次数用尽时，任务升级给人工审核；审核通过后，再继续执行后续步骤。

输出结果

最终结果输出给用户或下游系统，全过程的执行路径和中间输出记录在可观测性系统中，便于审计和调试。

Agent 编排并不是在所有情况下都比单智能体或工作流引擎更合适，选择哪种方式取决于任务结构。

与单智能体相比

单智能体结构简单，确定性的单步能力通过工具调用即可完成，开销更小。只有当任务需要独立推理、单独的上下文或记忆范围、不同的模型或提示词，或者需要故障隔离时，才更适合拆分为多个智能体进行编排。

与确定性工作流引擎相比

以 AWS Step Functions 为代表的工作流引擎按预定义的状态和步骤执行，适合确定性的委派逻辑和长时间运行的持久工作流，并可通过服务集成调用 Amazon Bedrock 模型。Agent 编排的执行路径则可以由智能体根据中间结果动态决定。实践中两者常组合使用：用工作流承载确定性的主干流程，在需要推理的环节调用模型或智能体。

集中式编排与多智能体协作

集中式编排由一个协调者委派任务并跟踪执行，任务序列预先设计，适合企业流程自动化。多智能体协作强调去中心化或基于角色的对等协作，智能体之间协商、共享信息并自适应分工，更适合复杂推理和探索类任务。

多智能体系统会带来协调开销、交接复杂度和分布式故障模式，编排模式、通信协议与冲突解决机制因此都需要作为核心架构问题来考虑。

上下文传递与错误放大

交接时如果缺少结构化的上下文包，接收任务的智能体会重复推导上一个智能体已完成的工作，增加延迟和令牌成本。智能体的输出具有不确定性，上游的错误或 AI幻觉 如果未经校验就传给下游，可能影响后续多个步骤。

成本与延迟

一次用户请求可能触发多次模型推理、工具调用、记忆检索和智能体间通信，每一步都会增加延迟、成本和潜在的故障点。如果所有工作流都采用监督者模式，监督者要处理每一个中间结果，也可能成为瓶颈。

循环与死锁

两个智能体可能无限期地相互等待，而每个单独的操作看起来都正常。群组模式如果缺少明确的收敛条件和资源预算，智能体可能持续探索而无法收敛。因此需要设置超时、收敛检测和令牌预算，并能自动重新分配任务或通知人工。

权限边界

智能体会自主调用工具、修改数据并与外部系统交互，需要为每个智能体明确作用范围、权限边界和护栏，并按操作的风险和可逆程度匹配相应的人工监督力度。

可观测性与评估

多智能体系统出错时，需要定位是哪个智能体、哪次工具调用或哪次交接出了问题，缺少统一的追踪视图时，故障排查会更困难。同一输入在不同调用中可能产生不同输出，还需要借助行为监控和评估框架持续评估任务质量。

AWS 提供多智能体协作、托管运行、开源开发框架、工作流编排与可观测性等服务，可帮助团队在 AWS 上构建和运行 Agent 编排应用。

Amazon Bedrock AgentCore 是用于构建、连接和优化智能体的平台，可与 Strands Agents、LangGraph、CrewAI 等框架以及多种模型配合使用。AgentCore Runtime 支持部署 MCP 服务器和 A2A 服务器，在提供会话隔离的同时保留智能体卡片发现等 A2A 标准特性，并支持 SigV4 和 OAuth 2.0 身份验证。AgentCore Memory 可用于在多个智能体之间共享上下文。

Amazon Bedrock 的多智能体协作功能可以把一个智能体指定为监督者，并关联一个或多个协作者智能体。监督者既可以协调各协作者的回复（监督者模式），也可以把信息路由给合适的协作者直接回复（带路由的监督者模式），后者可以降低延迟。每个智能体都可以使用工具、知识库和护栏。需要注意，Amazon Bedrock Agents（现称 Amazon Bedrock Agents Classic）已不再向新客户开放，现有客户可以继续使用，新项目可以考虑 Amazon Bedrock AgentCore。

Strands Agents 是由 AWS 主导的开源 SDK，采用模型驱动的方式构建智能体。它支持多种多智能体模式，包括 agents-as-tools（把专职智能体作为工具供编排智能体调用）、Swarm（通过共享记忆自组织协作）、Graph（定义带条件路由的工作流）和 Workflow，并支持 A2A 协议。

Amazon CloudWatch 存储 AgentCore 输出的指标、跨度和日志。结合 AgentCore Observability，可以查看会话数、延迟、令牌用量和错误率等指标，检查智能体的执行路径和中间输出，定位性能瓶颈与故障。对于确定性的流程，还可以用 AWS Step Functions 处理启动、超时、回退和重试等编排逻辑。

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