wuyang6
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# 11. 子 Agent 使用边界和多 Agent 协作
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本文用于推进 ZK Data Agent 后续的子 Agent 能力增强。目标不是“让模型更爱开子 Agent”，而是把子 Agent 收敛为一种可靠的编排手段：只在长耗时、可并行、边界清晰、上下文可隔离的任务里使用。
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调研日期：2026-06-12。
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## 1. 外部实践共识
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### 1.1 Anthropic Research：适合宽度优先和并行探索
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Anthropic 的 Research 多 Agent 系统采用 lead agent + parallel subagents。Lead agent 负责分析用户问题、制定研究策略，再派出多个 subagent 同时探索不同方向。
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它强调几个判断点：
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- 多 Agent 特别适合开放式研究，因为研究路径不可提前硬编码，需要根据中间发现动态调整。
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- Subagent 可以拥有独立上下文窗口，并行探索不同方面，再把压缩后的结果交回主 Agent。
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- 多 Agent 在 breadth-first query 上更有效，尤其是多个方向可以同时查的时候。
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- 成本明显更高。Anthropic 提到 agent 通常比普通聊天消耗更多 token，多 Agent 系统消耗更高，因此只适合任务价值足够高的场景。
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- 如果所有 Agent 都必须共享同一上下文，或者子任务之间依赖很多，就不适合多 Agent。
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参考：https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system
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### 1.2 OpenAI Agents SDK：handoff 是专业化分工
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OpenAI Agents SDK 的 handoff 用于把任务委托给另一个 Agent，特别适合不同 Agent 专注不同领域的场景。Handoff 本身以 tool 的形式暴露给 LLM，让模型决定是否转交。
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这给我们的启发是：
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- 子 Agent 不应该只是“再开一个一样的模型”，而应该有明确 profile。
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- Profile 描述要告诉模型什么时候使用该 Agent。
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- Handoff 可以带输入过滤和动态启用条件，避免把全量上下文无脑传给子 Agent。
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参考：https://openai.github.io/openai-agents-python/handoffs/
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### 1.3 LangChain / LangGraph：上下文工程比拆 Agent 更重要
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LangChain 对多 Agent 的总结非常贴近我们的情况：多 Agent 成败的关键不是数量，而是 context engineering。每个 subagent 需要明确目标、输出格式、工具范围、数据来源和边界，否则容易重复工作、遗漏信息或互相冲突。
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另一个重要观点是：以“读”为主的多 Agent 更容易成功，以“写”为主的多 Agent 更难。多个 Agent 同时写代码、写文档或写同一份数据，容易产生冲突；更好的方式是让多个子 Agent 读、查、分析，最后由主 Agent 统一合成和写入。
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LangGraph Supervisor 也采用 supervisor-worker 模式：单一 supervisor 负责用户交互，worker agent 只和 supervisor 通信。
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参考：
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- https://www.langchain.com/blog/how-and-when-to-build-multi-agent-systems
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- https://changelog.langchain.com/announcements/langgraph-supervisor-a-library-for-hierarchical-multi-agent-systems
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### 1.4 AutoGen：多 Agent 是编排框架，不是默认答案
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AutoGen 强调可对话、可定制、可集成工具和人工反馈的 Agent 协作。它适合构建复杂 LLM workflow，但也意味着需要显式设计对话模式、工具权限、人类检查点和终止条件。
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对 ZK Data Agent 来说，这说明多 Agent 能力应该服务于“工作流编排”，不能变成模型遇到复杂任务就随意分身。
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参考：https://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/Use-Cases/agent_chat/
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## 2. ZK Data Agent 当前机制
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当前子 Agent 的创建不是后端自动发生的，而是主模型调用 `Agent` 或旧名 `delegate_agent` 工具后触发。
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关键链路：
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```text
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主 Agent 进入 turn loop
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-> 模型返回 tool_calls
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-> tool_call.name == Agent / delegate_agent
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-> _execute_delegate_agent(arguments)
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-> 解析 subagent_type / prompt / subtasks / max_turns / allow_write
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-> 创建 LocalCodingAgent 子实例
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-> 子 Agent 完成后把 child_results / delegate_batches 写回工具结果
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-> 主 Agent 继续总结或执行下一步
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```
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当前实现里的重要约束：
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- `subtasks` 最多取前 8 个。
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- 子 Agent 默认不能递归调用 `Agent` / `delegate_agent`。
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- Explore、Plan、verification 等只读 Agent 禁止写文件。
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- 写权限需要父 Agent 允许，并且工具参数显式 `allow_write=true`。
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- 子会话会标记 `session_metadata.visibility = child`，默认不进入左侧主会话列表。
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- 右侧活动区通过 `child_results`、`delegate_batches`、`dependency_skips` 展示汇总。
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相关代码：
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```text
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src/agent_tools.py Agent 工具 schema 和描述
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src/agent_prompting.py 子 Agent 系统提示词注入
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src/builtin_agents.py 内置 Agent profile 和 when_to_use
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src/agent_runtime.py _execute_delegate_agent / _run_single_subtask
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frontend/.../activity-panel 子 Agent 活动汇总展示
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```
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## 3. 我们的设计定位
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ZK Data Agent 里应该有三层能力：
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```text
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主 Agent
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负责用户意图、当前会话状态、Skill 选择、最终决策、最终写入和回复。
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Skill
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负责领域流程、业务知识、稳定脚本、review 门禁和产物规范。
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子 Agent
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负责边界清晰的独立子任务，尤其是读、查、分析、验证、候选召回。
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```
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子 Agent 不是 Skill 的替代品，也不是主 Agent 的替代品。
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- Skill 回答“这类业务流程应该怎么做”。
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- Tool 回答“这个确定性动作怎么执行”。
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- 子 Agent 回答“这个可隔离子任务能不能交给另一个 Agent 独立完成”。
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## 4. 什么时候应该优先使用子 Agent
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### 4.1 明显适合
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满足下面多个条件时，可以优先考虑子 Agent：
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| 判断项 | 说明 | 示例 |
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|---|---|---|
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| 长耗时 | 主 Agent 直接串行做会占用很多轮 | 查多个索引、读大量文件、批量分析 badcase |
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| 可并行 | 子任务之间没有强依赖 | 同时分析 5 个 rid、同时对比 3 个标签边界 |
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| 可隔离 | 子任务只需要一小段输入，不依赖完整上下文 | 只给某个文件路径、某个 request_id、某个候选集合 |
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| 读多写少 | 子任务主要是检索、阅读、总结、验证 | Explore / Plan / verification |
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| 输出可压缩 | 子 Agent 结果能用结构化摘要交回主 Agent | 输出发现、证据、风险、建议 |
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| 价值足够高 | 多消耗 token 和时间是值得的 | 线上事故排查、复杂数据策略、发布前验证 |
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典型场景：
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- 多个 request_id / session / badcase 可以独立排查。
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- 多个文件目录需要分别探索，再合并成架构判断。
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- 一个任务需要先从多个候选方向召回证据。
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- 非平凡代码修改后，需要 verification agent 独立跑测试和检查。
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- 上下文窗口快满，且有一个清晰阶段可以交给新上下文继续探索。
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### 4.2 可以使用，但需要谨慎
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这些场景可以用子 Agent，但必须限制边界：
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- 需要生成多个候选方案，但最后只能采用一个方案。
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- 需要多个 Agent 分别给 review 意见，但最终修改只能由主 Agent 做。
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- 需要长时间跑工具或搜索，但要避免子 Agent 自己继续扩散任务。
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- 需要子 Agent 写临时文件，必须限定在当前 session 的 scratchpad 或 output，并明确 `allow_write=true`。
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### 4.3 不应该使用
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这些场景默认不要开子 Agent：
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| 场景 | 原因 |
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|---|---|
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| 一次普通问答或一次工具调用 | 额外开 Agent 只会增加延迟和 token |
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| 强依赖连续上下文 | 子 Agent 容易拿不到主会话里的隐含状态 |
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| 子任务之间依赖链很长 | 调度成本高，失败恢复复杂 |
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| 多个 Agent 同时写同一份产物 | 容易冲突，合并困难 |
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| 需要和用户持续互动 | 子 Agent 的交互会割裂主会话体验 |
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| 主 Agent 自己还没想清任务边界 | 边界不清时拆出去只会放大混乱 |
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| 业务流程已有明确 Skill | 应先用 Skill，而不是直接用通用子 Agent |
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## 5. 子 Agent 调用前检查表
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主 Agent 在调用 `Agent` 前，应在内部完成这个检查：
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```text
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1. 这个任务能否直接用一个工具完成？
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能 -> 不开子 Agent。
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2. 这个任务是否命中明确 Skill？
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是 -> 先调用 Skill，除非 Skill 内明确建议拆子 Agent。
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3. 是否存在独立子任务？
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没有 -> 不开子 Agent。
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4. 子任务是否可以用少量输入描述清楚？
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不能 -> 不开子 Agent，先由主 Agent 整理上下文。
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5. 子任务结果是否能用结构化摘要交回？
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不能 -> 不开子 Agent。
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6. 子任务是否主要是读、查、分析、验证？
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是 -> 适合。
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否 -> 需要明确写权限、路径和合并策略。
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7. 是否有并行收益或上下文隔离收益？
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没有 -> 不开子 Agent。
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```
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## 6. 子 Agent Prompt 契约
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每次委托都应该给子 Agent 一个完整契约。不要只写“帮我看看这个”。
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推荐格式：
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```text
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任务目标：
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你要完成什么，不要做什么。
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输入材料：
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文件路径、request_id、query、候选数据、时间范围等。
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上下文边界：
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只依赖这些输入；不要假设完整主会话上下文。
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允许动作：
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只读 / 可运行命令 / 可写临时文件 / 可写 output。
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禁止动作：
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不修改平台代码；不提交 git；不改非本 session 文件。
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输出格式：
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用固定字段返回，例如 findings、evidence、risks、next_actions。
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失败处理：
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找不到数据时说明尝试过的路径和下一步建议。
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示例：
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请作为只读 Explore 子 Agent，分析 request_id=xxx 的线上日志。
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只允许读取 ELK 查询结果和当前 session 文件，不写文件。
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目标是判断是否能还原 query、prev_session、模型 prompt、模型输出。
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输出 JSON：
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{
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"request_id": "...",
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"found_fields": [],
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"missing_fields": [],
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"evidence": [],
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"recommended_next_query": ""
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}
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```
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## 7. 和 Skill 的组合方式
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### 7.1 Skill 内可以建议子 Agent，但不应该滥用
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Skill 可以在流程里写：
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- 当候选样本超过一定数量，可以用 Explore 子 Agent 并行抽样。
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- 当多个 rid 独立排查，可以每个 rid 一个子 Agent。
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- 当生成数据前需要多标签边界 review，可以让多个只读子 Agent 分别分析边界。
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但 Skill 不应该写：
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- 每次执行都必须开子 Agent。
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- 所有生成都交给子 Agent。
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- 让多个子 Agent 同时写最终数据。
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### 7.2 主 Agent 负责最终合成
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推荐模式：
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```text
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子 Agent A：查证据
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子 Agent B：查另一批证据
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子 Agent C：做只读验证
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-> 主 Agent 汇总
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-> 主 Agent 决定下一步
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-> 主 Agent 调脚本写最终产物
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```
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不推荐：
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```text
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子 Agent A 写一半数据
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子 Agent B 写另一半数据
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子 Agent C 修改格式
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-> 主 Agent 被动猜测哪个文件是最终版
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## 8. UI 和可观测性原则
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子 Agent 不应该像普通会话一样挤进左侧列表。用户关心的是：
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- 主任务有没有拆子任务。
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- 拆了几个。
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- 每个子任务是否完成、失败、跳过。
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- 每个子任务的关键发现是什么。
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- 必要时能 drill down 到子会话详情。
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因此 UI 默认应该：
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- 左侧会话列表只显示主会话。
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- 右侧活动区展示子 Agent 汇总、批次、子任务摘要。
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- 子 Agent 详情默认折叠。
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- 子 Agent 输出应该有结构化摘要，不展示完整长日志。
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## 9. 后续增强方向
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### P0：收敛提示词和工具描述
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- 在系统提示词里明确“子 Agent 不是默认策略”。
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- 把“适合/不适合”的判断表加入子 Agent 指导。
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- `Agent` 工具描述中补充：优先用于独立、可并行、长耗时、读多写少的子任务。
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- 对 product-data、online-mining-v2、label-master 的 Skill 文档增加是否建议子 Agent 的边界。
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### P1：结构化委托和活动展示
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- 为 `Agent` 参数增加更明确的 `output_contract` 或 `expected_fields`。
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- 活动区展示子任务输入、状态、摘要、失败原因。
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- 支持从活动区打开 child session，但默认隐藏。
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- 对运行中的子 Agent 做更稳定的 live event 汇总。
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### P2：策略控制和评估
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- 增加每轮最多子 Agent 数量、并发数、总 token 预算。
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- 增加“只读子 Agent”默认模式。
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- 记录每次子 Agent 的收益：是否减少主任务耗时、是否提升结果质量、是否造成失败。
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- 建立小型 eval：同一任务单 Agent vs 子 Agent，对比准确率、耗时、token、用户体验。
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### P3：业务化多 Agent
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- online-mining-v2：多个 rid / 多个索引方向并行探索。
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- label-master：多个候选标签边界并行查证，然后主 Agent 汇总裁决。
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- product-data：批量数据质量 review 可并行，但最终 records 写入必须由主 Agent 或确定性脚本完成。
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## 10. 当前建议
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短期不要把多 Agent 做成自动默认能力。更稳的路线是：
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默认：主 Agent + Skill + Tool
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遇到明确并行探索 / 独立验证 / 长耗时检索
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-> 主 Agent 显式调用子 Agent
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-> 子 Agent 只返回结构化摘要
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-> 主 Agent 合成、写入、回复
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一句话原则：
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子 Agent 负责把复杂任务拆成可独立完成的观察和验证；
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主 Agent 负责保持用户上下文、做最终决策和产物写入。
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