Rust 多 Agent 协作：从“一个聪明 Agent”到“Agent 组织”

如果你已经跟完前四篇，你会发现一个事实：

👉 Agent 越做越复杂，越不像“一个人”， 👉 越像“一个团队”。

这不是偶然，而是复杂系统的必然演化。

单 Agent 的天花板在哪里？

哪怕你已经有了：

• DAG 执行器
• 长期记忆
• 并发调度

单 Agent 依然有三个绕不过去的瓶颈：

❌ 认知负载过高

一个 Agent 既要：

• 理解目标
• 拆任务
• 调度执行
• 处理失败
• 总结结果

LLM 非常容易在长流程中“思维退化”。

❌ 任务类型混杂

同一个 Agent 同时在做：

• IO 密集任务
• 推理密集任务
• 规则性处理

这是架构层面的错误。

❌ 扩展性极差

你很难说清楚：

“这个 Agent，到底负责什么？”

一旦需求变复杂，prompt 会迅速腐化。

多 Agent 不是“更多 Agent”，而是角色分工

真正可落地的多 Agent 系统，几乎都会收敛到这个模型：

        ┌─────────────┐
        │ Supervisor  │
        │  (Planner)  │
        └──────┬──────┘
               │
    ┌──────────┴───────────┐
    │          │           │
┌───▼───┐  ┌───▼───┐   ┌───▼───┐
│Worker │  │Worker │   │Worker │
│ (IO)  │  │ (IO)  │   │(Logic)│
└───────┘  └───────┘   └───────┘

一句话概括：

Supervisor 负责“想清楚” Worker 负责“把事做完”

这是“工程世界”早就验证过的模式

如果你有工程背景，会发现这个模型并不陌生：

Agent，只是 LLM 加持下的再一次复现。

Rust 中的核心抽象：Agent ≠ LLM

我们先做一个非常重要的工程级抽象：

pub trait Agent {
    async fn handle(&self, input: AgentInput) -> AgentOutput;
}

Supervisor Agent

pub struct Supervisor {
    llm: Arc<dyn LlmClient>,
}

职责只有三个：

1. 理解目标
2. 生成 Task Graph
3. 分配给 Worker

Worker Agent

pub struct Worker {
    executor: Arc<AgentExecutor>,
}

职责非常纯粹：

• 不规划
• 不反思
• 不总结
• 只执行

Supervisor 的输入与输出：不是“对话”，而是“结构”

Supervisor Input

pub struct SupervisorInput {
    pub goal: String,
    pub context: Vec<Observation>,
}

Supervisor Output

pub struct SupervisorPlan {
    pub graph: TaskGraph,
    pub assignment: HashMap<TaskId, WorkerId>,
}

👉 注意关键词：assignment（分配）

Worker 为什么必须“去智能化”？

这是一个非常关键、但反直觉的点。

❌ Worker 越“聪明”，系统越不稳定 ✅ Worker 越“愚钝”，系统越可靠

Worker 的理想特性

• 无状态
• 可重试
• 可并发
• 可替换

impl Agent for Worker {
    async fn handle(&self, input: AgentInput) -> AgentOutput {
        self.executor.run_task(input.task).await
    }
}

📌 不要让 Worker 再去问 LLM“我该怎么做？”

Agent Pool：让 Worker 成为“资源”

一旦 Worker 无状态，你就可以：

pub struct AgentPool {
    workers: Vec<Worker>,
    semaphore: Semaphore,
}

• 并发上限
• 成本可控
• 自动负载均衡

let worker = pool.acquire().await;
let result = worker.handle(task).await;
pool.release(worker);

这一步，你已经在写一个 Agent Runtime 了。

多 Agent 通信：消息，而不是函数调用

在真实系统里，Agent 不应该“互相调用方法”。

而是通过结构化消息：

pub enum AgentMessage {
    Task(Task),
    Result(TaskResult),
    Control(ControlSignal),
}

你可以用：

• Tokio channel（单机）
• Kafka / Redis（分布式）

📌 通信协议 > Prompt 技巧

失败处理：Supervisor 才有“决策权”

Worker 报告失败：

{
  "task": "C",
  "status": "failed",
  "error": "timeout"
}

Supervisor 决定：

• 重试？
• 降级？
• 修改 DAG？
• 终止？

match failure {
    Timeout => retry_subgraph(),
    RateLimit => reduce_concurrency(),
    LogicError => replan(),
}

👉 “想怎么办”和“怎么做”彻底解耦

多 Agent + Memory：组织级学习

现在记忆的层级变成了：

• Worker：无长期记忆
• Supervisor：拥有 Semantic Memory

Supervisor 可以学到：

• 哪类任务适合哪个 Worker
• 哪种 DAG 结构成功率最高
• 哪些策略成本最低

这一步，你已经进入：

Agent ≈ 自优化系统

到这里，你已经写出了什么级别的东西？

如果你把这五篇能力叠加：

• 1. Agent Loop
• 2. Executor + 并发
• 3. 长期记忆
• 4. DAG 调度
• 5. 多 Agent 协作

你现在拥有的，实际上是：

一个 LLM 驱动的任务操作系统（Agent OS）

而不是“玩 Prompt 的脚本”。