项目里 Single-Agent 还是 Multi-Agent？当初为什么这么选？
开场：一道专测"会不会无脑堆 Multi-Agent"的题 你的项目用的是 Single-Agent 还是 Multi-Agent？为什么？ 用的 Multi-Agent，有规划 Agent、执行 Agent、审查 Agent……分工明确，听起来也更高级、更能体现我的能力。
Multi-Agent协作编程：从单Agent到Agent团队的编排范式
Multi-Agent协作编程：从单Agent到Agent团队的编排范式你的项目有3个模块需要同时开发：用户认证、订单管理、支付接口。你用Claude Code一个个做——先做认证，再做订单，最后做支付。花了6小时。
Agent 设计模式：常见编排方式、适用场景与工程实践
上一篇我们完成了企业知识助手的综合实践，将 Context、RAG 、Tool Calling、State、Memory 和权限控制等能力组合到一个完整的 Agent 应用中。但随着任务复杂度增加，仅具备这些能力还不够。
告别大模型“幻觉”与“遗忘”，多Agent矩阵与Skill体系搭建AI投研系统
广发证券认为AI投研的核心在于能否最大化还原真实投研生产链路，策略团队系统性阐述了AI投研系统的构建逻辑与进阶优化路径，为业内提供了一套从底层原理到工程实践的完整框架。
Agent领导力大考！Einsia AI发布WorkflowArena，行业首个多智能体编排基准
来源：市场资讯（来源：机器之心）机器之心发布智能体正从单打独斗走向多智能体协同。如今的 Claude Code、Codex 等框架，已经允许模型在运行时自己拉起子智能体，甚至直接写出调度它们的可执行工作流：任务怎么拆、每个子智能体拿到什么上下文、中间结果在哪里校验、最后如何整合。
多 Agent 如何协作完成复杂任务？从 GCA 看任务编排与执行控制
多个 Agent 协作完成复杂任务时，除了任务的分工之外，还要处理依赖关系、并发冲突和结果验证等问题。一个 Agent 修改了上游的文件，可能会让其他 Agent 的工作失效。因此，如何协调 Agent 之间的执行、确保最终结果的可靠性，是多 Agent 系统要解决的问题。
任务分解与DAG编排：Multi-Agent并行执行的设计与实践
任务分解与DAG编排：Multi-Agent并行执行的设计与实践第1篇提出了四层架构模型，其中编排层是Agent的"大脑"——决定做什么、谁来做、怎么做。
Claude开始自己写程序管理Agent了：Anthropic公开新一代多Agent编排架构
作者 | 林绮蓓 编辑 | 蔡芳芳 在多 Agent 系统中，任务可以分给不同的 Agent 并行完成，但任务拆分之后，谁负责协调执行、传递结果，以及决定下一步该调用哪个 Agent，仍然需要一套编排机制。
阿里二面：单Agent与多Agent架构有什么区别，如何设计
面试题：单 Agent 和多 Agent 架构有什么区别，应如何选择和设计？考察方向：AI&大模型 · Agent原理先别往下翻，想一想你会怎么回答，再对照下面的解析。
面试问Agent架构选型，不要说“用哪种”，先说“任务长什么样”
架构选错，模型是扩音器——把蠢放大给全公司看。这两年我最深的体会:大模型决定能力上限，架构决定这个上限能不能稳定、可观测、可赔得起地释放出来。