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多智能体编排的三个点

写在前面

同一个模型，放在不同的系统结构里，产出质量差异很大。Harness engineering 的实测数据：控制模型不变，系统结构可将每任务成本降低 41%、墙钟时间降低 44%、Token 消耗降低 38%，质量持平。

这篇文章讨论一套 AI 自动化工作流在三个点上的设计——通信拓扑、完成信号闭环、多角色验证——以及这些设计为什么有效。

四项研究

SDE：提示词中语义负载 Token 占比是输出质量的强预测因子。SDE > 0.80 比稀释提示平均提升 8.4 个百分点，零额外 Token。低语义 Token 参与 softmax 归一化，稀释高语义 Token 的注意力权重。

CAVEWOMAN：压缩的后果取决于通道，且非对称。输出压缩降低成本 1.4–2.4 倍；输入压缩适得其反，净成本增加约 1.15 倍，最差 2.7 倍。模型会用更长响应补偿被压缩的输入。

Sample More Reflect Less：等 Token 成本下，自我检查不优于重复采样。36 组比较中 10 组可靠更差，全是模型检查自身输出。7B 上 Self-Refine/Reflexion 低于基线 3.6–10.1 个百分点。但模型越大，自我检查的损失越小。

MAXTOKEN：提出七层框架实现无界输出生成。关键限定：计算无界已证明可达，信息无界未证明。压缩必然有损，问题在于如何在有损前提下保持任务相关的语义锚点。

一、通信拓扑

怎么做的

子代理之间直接relay，不经过主代理。主代理禁止转发小组内部消息，两类硬拒：

• 消息以发送方身份前缀开头 → 判定为主代理粘贴转发 → 拒绝
• 主代理去掉前缀后逐字粘贴子代理报告 → 命中已知签名 → 拒绝

消息携带发送方身份前缀：子→父[来自子会话 <ID>]，子↔子[来自会话 <ID>]，父→子不携带。

为什么

三个理由。

信息保真。子代理的产出经主代理上下文后，可能被压缩、改写、丢失。主代理的上下文窗口有限，被迫承载所有子代理的完整输出会挤占其调度决策所需的工作记忆。

错误相关性。主代理与子代理共享训练语料、模型家族。经主代理中转的错误，可能被其确认而非质疑。独立验证的前提是验证者与生成者的错误分布不相关——主代理中转破坏了这一前提。

延迟与 Token 成本。中转引入额外的生成-消费循环。

送达语义

relay的 delivery 分级：

received是唯一可声称送达的证据。relayed仅表平台受理，不等于对端已读。

当前 Agent 通信协议在传输、流式、Schema 定义和生命周期管理方面已成熟，但在澄清、上下文对齐和验证方面提供的协议级机制有限。送达语义是对这一空白的填补。

与研究对照

与 SDE 一致：消息不含礼貌用语、过渡句，合规提示行仅一行。

与 CAVEWOMAN 一致：输出侧主动压缩，输入侧不压缩。

二、完成信号闭环

三路保障

子代理完成信号到达父代理有三条路径：

1. 平台注入（原生 task 完成回传）
2. 子代理主动 relay
3. 插件搬运

搬运的触发条件：busy→idle 跃迁时，本窗口无 relay 回执、无平台回复、有非空摘要，且同内容未搬运过（按尾部消息 ID 判重）。

为什么三路

单路有单点失败风险。平台注入可能因版本差异丢失；子代理可能因异常中止未发 relay；主代理可能因 busy 未及时处理。三路是冗余设计——任一路径成功，完成信号即到达。

双通道去重

平台注入与插件搬运可能同时到达。判重：子级回执在本等待周期内 → 平台注入是重复信号；否则回退父级窗口判定。

task 子有精确单通道：V2 宿主平台原生 task 回复可用时，task 子不参与插件搬运。这消除了 task 场景下的双通道重复注入。

子错误上报与空闲巡检

非用户中止错误且有父 → 向父一次性上报。同签名只报一次（跨实例 CAS 抢占），子 relay 回复后清零。

派发后超窗零回复 → 巡检向父上报"已挂"并复活唤醒一次。三态：

核心是区分"确定未达"与"超时未确认"。后者可能是迟到送达，立即判死会误杀；前者是确定失败，必须上报。这与分布式系统的 at-least-once 语义一致——消息可能重复，但不会静默丢失。

与研究对照

MAXTOKEN 提出压缩必然有损，问题在于保持语义锚点。工作流用context_limit（默认 400k）有界策略，达限触发压缩，保留目标状态（objective/status/budget/turns），但不保留代码结构信息。

一个可实验方向：压缩时额外保留代码骨架摘要——每个源文件的导出函数/类型签名清单。这是高信息密度、低 Token 成本的表示，与 SDE 的取向一致。

三、多角色工作流

角色矩阵

审计与执行必须两两不同 AI。

流程

① 两审计独立审计 → ② 磋商（互相审计盲区，多方案碰撞择优） → ③ 报主代理定案，经task新开执行 AI → ④ 执行 TDD，报审计 → ⑤ 两审计验证 → ⑥ 两名审计一致盖章 → 主代理报告

有问题重新定稿回①。审计→修复成对往复，无次数上限，直至方案能完成目标。

验证标准：禁止仅以测试通过判定。方案须命中根因、最小改动、无副作用、与既有契约一致。

组间隔离：每个缺陷/方案自成一组，组间禁止共享会话。

为什么

两审计而非一。单一审计可能漏判。模型错误存在显著相关性——两个模型都出错时对同一错误答案存在高度一致。当配对错误相关性为正时，增加 Agent 数量不会将多数错误概率降至零。一致盖章要求两者都认可，降低相关错误被采纳的概率。

审计与执行不同 AI。生成者与检查者是同一上下文时，倾向于确认已有结论。独立 AI 的错误分布不相关，交叉验证有效。

组间隔离。防止跨组上下文污染。

与研究对照

Sample More Reflect Less 的实验范围是 1.5B–7B 小模型，结论是否外推到前沿模型需要验证。但论文提供了一个可实验方向：在执行 AI 产出方案后，先让执行 AI 对同一任务多次独立采样（Best-of-N），然后由审计 AI 从多个方案中选取最优。这比"审计指出问题 → 执行改写 → 再审计"的循环更符合等 Token 成本下的最优策略。

四、控制论对应

钱学森《工程控制论》的核心概念可以对应到这套工作流：

控制器与被控对象分离。反馈控制的基本前提。控制器参与被控对象的生成，则观测会被自身参与污染。工作流中主代理不参与执行，观测是独立的。

人类在回路中。连续 5 次零输出 → 熔断。恢复必须由用户决定。系统反复进入不稳定状态时，将恢复决策交给系统外部的决策者。

反馈回路的完整性：

每回路有明确终止与循环条件。终止条件防止无限循环，循环条件确保有问题时必须修正。

结论

三个设计点是为了解决通信冗余、完成信号丢失、验证不足。

• 通信拓扑：子-子直连消除中转节点，送达语义建立确认规则。
• 完成信号：三路保障确保至少一条到达，双通道去重防重复注入。
• 多角色工作流：审计与执行分离，一致盖章收敛。

Agent 质量的来源不在单点能力，而在通信拓扑、完成信号完整性、验证结构。

参考

• Semantic Density Effect (SDE)
• CAVEWOMAN (2026)
• Sample More, Reflect Less (arXiv:2607.28576)
• MAXTOKEN
• 钱学森. 工程控制论. 1954.