近期AI领域观察到多智能体架构的显著发展，从Claude的Deep Research多Agent架构，到Claude Code的子Agent协作，再到ManusAI实现数百个子Agent的Wide Research。其核心趋势是一个主Agent负责调度、执行、汇总子Agent任务，并整合输出。这种模式能有效管理长复杂任务的完整生命周期，避免信息丢失，并解决多Agent协作中的上下文信息爆炸问题。子Agent作为完成特定任务的最小AI能力单元，能减少总Token消耗，提升信息同步效率和并发处理能力，预示着长任务执行速度的提升。尽管工程实现面临Token溢出、任务失败等挑战，但这种模式借鉴了微服务和K8s架构的理念，通过持续的工程优化和设计模式，为AI Agent领域带来了积极的进展。

🚀 **主Agent调度与子Agent协作成为主流：** 当前多智能体架构的核心趋势是一个主Agent负责整体任务的调度、子Agent的任务分配、执行监控以及结果的汇总和整合。例如，从Claude的Deep Research架构到ManusAI支持数百个子Agent的Wide Research，都体现了这种集中控制与分布式执行的模式，确保复杂任务的有序推进。

💡 **有效解决长任务中的信息管理与上下文问题：** 这种多Agent架构能够保证长而复杂的任务在整个生命周期中关键信息不丢失。每个子Agent仅接收其执行任务所需的上下文信息，有效避免了传统多Agent协作中可能出现的上下文信息爆炸问题，提高了效率和稳定性。

⚡ **子Agent的最小能力单元设计提升性能：** 将子Agent设计为仅具备完成特定任务的最小AI能力，有助于显著减少整体Agent架构所需的总Token量，简化信息同步，并实现短平快的任务处理。这为多Agent系统的高并发处理奠定了基础，显著提升了长任务的处理速度。

🏗️ **借鉴传统软件架构，注重工程优化：** AI Agent的多智能体架构在工程实现上借鉴了软件架构中的微服务和Kubernetes的Controller-Node架构理念。面对上量后可能出现的巨量Token、上下文溢出、任务失败等问题，需要提前进行架构设计优化和工程巧思，应用设计模式来保证系统的稳定性和可扩展性。

近期观察到从 Claude 那篇构建 deep research 的多 agent 架构文章开始，到 Claude Code @claudeai 的 sub agent 协作，再到最近 manus @ManusAI_HQ 上线的 wide research 背后同时可以实在几百个 sub agent 的趋势来看，多智能体架构目前比较确定的趋势是一个主 agent 负责控制调度，安排各个 sub agent 执行任务，同时汇总 sub agent 的结果，合并后再调用一些 tool 按要求输出内容。这样做的好处是可以保证一个长且复杂的任务完整生命周期过程中的重要信息不丢失，且对应的 sub agent 只拿到它需要的上下文就行了，避免了多 agent 协作时上下文信息爆炸的问题。我对 sub agent 的理解是具有 ai agent 的最小能力但只完成某一类特定任务，这样的好处是减小整体 agent 架构所需要的总 token,减小信息同步，短平快的处理给多 agent 高并发带来了可能性，性能显而易见的提升了，我们以后体验到的长任务会越来越快。当然，工程层面需要非常多的优化，不然很容易造成巨量的 token,上下文溢出，任务失败等问题。这应该是软件架构师们非常熟悉的味道了，类似于传统软件的微服务架构，k8s 的 controler-node 架构，有非常多的问题只有在上量了之后才会出现，会提前进行架构设计优化，一个接一个的工程巧思，设计模式。只要是人参与交互和设计，到软件和工程层面都需要解决类似的问题。所以对 AI Agent 而言，这是一个好的开始！