随着大语言模型技术的爆炸式发展，构建智能代理系统成为许多企业和开发者的重点。然而，在实际的应用场景中，基于多代理并行处理的架构频繁出现严重的问题，尤其在任务分解、上下文传递和决策一致性方面暴露了不可忽视的缺陷。本文将通过深度剖析当前智能代理的设计原则，探讨为何多代理体系并非理想选择，进而介绍更为稳健的单线程线性代理架构以及上下文工程在构建长期可靠AI系统中的重要性。多代理架构的最大诱惑源于其看似提供的并行处理能力和模块化优势。在面对复杂任务时，直观上将任务拆分成多个子任务，由不同的子代理并行执行似乎能显著提升效率。例如，要构建一个类似经典游戏“Flappy Bird”的克隆版，设计者可能将任务分为“背景和障碍物生成”和“角色运动控制”两个子任务，分别交由不同的代理完成。
然而，在实际情况中，子代理往往因缺少完整的上下文理解而导致输出不一致。第一个子代理可能误解任务，将背景设计为“超级马里奥”风格，而第二个子代理设计的角色则缺乏游戏特点，运动机制也不符合预期。最终，主代理需要面对的不再是简单的合并工作，而是复杂的风格和功能不协调。此类矛盾的根源在于多代理系统中共享的上下文严重不足。即使设计者试图向子代理们传递完整的原始任务描述，现实中的多轮交互、工具调用、动态决策等因素都会导致信息丢失或者误读，复杂任务的细节与隐含假设无法完整传递给每个子代理。更进一步，由于各子代理基于各自的决策行动，这些隐式决策的累积若出现冲突，最终反映在整体系统的输出质量上，往往是令人沮丧的失败。
实际上，动作不仅仅是简单的命令或回复，它们携带了对任务理解的深层次隐含决策。这些决策是系统推理链条中的基石，任何破碎或矛盾的决策组合都将导致系统整体失效。多代理架构中，决策的分散与上下文不同步加剧了这种风险。另一方面，单线程顺序执行的智能代理虽然看似效率不高，但因其能够共享连续不断、完整的上下文信息，从根本上降低了误解和冲突的概率，为长期任务的稳定执行提供了保障。通过将所有先前的操作和决策历史完整地纳入当前上下文，代理能够基于全局视野做出协调一致的判断，避免了并行子代理由于信息孤岛而带来的不一致问题。在单线程架构中，关键的挑战变为如何有效管理越来越庞大的上下文数据。
随着任务持续时间的增长，或者任务粒度细化，代理需要处理的上下文信息量呈指数级上升，超过模型的上下文窗口限制，成为瓶颈。这时，优秀的上下文工程技术应运而生。上下文工程不仅仅是传统的提示工程升级，它追求的是动态、自动化的上下文提取与压缩。通过设计专门的LLM模型对历史操作和对话进行精炼，将繁杂的上下文压缩成核心事件、关键信息和重大决策，使得代理可以在有限上下文范围内仍保持信息的高度相关性和完整性。此方法极大地延长了系统可持续工作的时间跨度，也为智能代理在复杂多阶段任务中保持连贯性提供了坚实基础。以现实世界中的例子来看，知名的Claude Code代理体系在设计时故意避免了多代理工作并行。
该系统虽然能够产生子任务，但执行严格顺序化，且子任务代理的职责单一，主要用于回答具体问题而非直接执行代码编写。此设计哲学旨在保证子代理的上下文信息来源唯一且完整，尽可能避免决策冲突，保障系统的鲁棒性。同时，通过让子代理承担辅助性检索任务，主代理则得以保持更长的上下文历史记录，提升整体执行效率。过去在代码编辑和生成领域，有“编辑应用模型”这一典型例子。大型模型负责生成修改说明，以Markdown格式描述所需更改，随后将说明交由小型模型执行实际代码变更。虽然这种协作略提升了准确性，但由于指令和实际执行间仍存微小歧义与理解偏差，系统整体仍存在易错风险。
如今，这类任务更多倾向由单个模型一次性完成决策与执行，以保证理解连贯和上下文统一。关于希望从多代理架构获得的并行性，现实中“多个代理间自由沟通协调”看似是解决路径。但相比人类之间高效沟通与达成共识，当前的AI代理缺乏足够智能与上下文掌握能力来支持这种复杂对话，导致交互过程容易陷入信息割裂与决策分歧，降低系统稳定性和可靠性。从更广泛的角度看，构建稳健的智能代理远非单一技术问题，而是一门关于信息结构、上下文管理、决策统一和系统整体设计的综合学问。即使2025年的AI技术发展迅猛，设计者依然需要放弃追求表面上的并行处理效率，转而投入更深层次的上下文工程和内容压缩技术，来优化单线程代理的性能与扩展性。未来，随着更先进模型的出现和对上下文传递机制的突破，人们或许能够实现多代理高效协作。
但在当前阶段，安全、稳定、可控依旧是构建长期运行AI代理的第一原则。在此过程中，拥抱单线程连续上下文设计，强化上下文工程，谨慎管理决策链条，是每个开发者不可绕开的重要课题。Cognition团队基于多年设计智能代理的经验，总结出这些符合现实、保障可靠的设计原则，并持续在其产品Devin平台上践行。选择正确的代理架构，不仅有助于规避系统崩溃和混乱，更能为AI在产业应用的深度落地铺平道路。智能代理设计未来的突破不仅依赖硬件性能和模型规模，同时也将是对工程师们如何巧妙驾驭上下文与决策一致性的巨大考验。对于所有AI从业者和开发者而言，理解并掌握这些基本原则，将成为在激烈竞争中立于不败之地的关键。
随着行业的不断变革与创新，灵活调整思路、持续提升代理架构的智能性与可靠性，方能真正实现人工智能助手在复杂任务中的高效执行。未来的智能代理不仅要像人类一样理解和决策，更要能妥善管理复杂的上下文、多方交互以及动态风险。现在，是所有智能代理设计者必须深入反思和优化架构的时刻。选择“不建多代理”，或许是迈向更成熟、更稳健AI未来的第一步。
