多Agent协作模式教程：从单Agent到多Agent系统设计实践

2026年多Agent协作已成为AI应用的核心范式。从LobsterAI的多Agent并行到百度搭子的任务拆解，从PenguinHarness的自进化到腾讯Team Memory的团队共享，多Agent系统实现了"1+1>2"的集体智能。本文系统梳理多Agent协作的核心模式。

三种主流架构

层级式（AutoGen）：主Agent拆解任务，分配给子Agent执行，适合确定性任务。平等式（CrewAI）：Agent之间平等协作，通过黑板系统共享信息，适合开放式探索。混合式：层级+平等结合，主Agent协调，子Agent自主决策。LobsterAI采用层级式：主Agent拆解→子Agent并行→主Agent整合。

通信与协调

A2A/MCP开放协议是Agent间通信的基础。MCP标准化工具调用，A2A标准化Agent间消息传递。腾讯Team Memory提供了团队级记忆共享：Wiki Memory存知识、CodeGraph Memory存代码结构、Chat Memory存决策、Skill Memory存方法。

记忆与共享

短期记忆：对话上下文（依赖LLM上下文窗口）。长期记忆：跨任务知识（RAG+向量数据库）。团队记忆：腾讯Agent Memory 2.0首创，Agent间共享团队知识。关键挑战：避免灾难性遗忘（HOST框架的解决方案）和信息一致性。

对多Agent系统感兴趣？阅读CrewAI多Agent教程，或了解腾讯Team Memory。