多智能体系统：Supervisor 与 Swarm 模式

什么时候上多智能体

单 Agent 工具超过十几个、提示词臃肿、上下文互相干扰时，按职责拆成多个专家 Agent（各自小工具集+专属提示词），效果和可维护性都会提升。代价是编排复杂度 —— 所以再次强调：先确定单 Agent 真的不够用。

Supervisor 模式：中央调度

supervisor ──→ researcher ──┐
    ↑                       ├─→ 结果回传
    └────── writer ←────────┘
（主管用结构化输出决定 next 节点，循环直到 FINISH）

• 主管节点用 with_structured_output 输出 {"next": "researcher" | "writer" | "FINISH"}；
• 条件边按 next 路由；专家节点只管干活并回写 State；
• 官方封装：langgraph-supervisor 库几行代码搭好。

Swarm / Handoff 模式：去中心化交接

• 没有主管：每个 Agent 配一个交接工具（handoff），干完自己的活直接把控制权连同相关状态转给同事；
• 适合"售前→售后→投诉"这类流程化接力；
• 官方封装：langgraph-swarm。

选型与共性

• 任务边界清晰、需要全局把控 → Supervisor；
• 流程像接力赛、Agent 间职责顺序明确 → Swarm；
• 共性基础：共享 State Schema、每 Agent 一个子图、Checkpointer 全程存档 —— 前几课的全部能力在这里汇合。