多 Agent 并行协作：效率翻倍的编排技巧

单个 Agent 是工具，多个 Agent 是团队

引子：一个 Agent 搞不定的事

“我想让 Hermes 帮我做一个完整的微服务安全审计——扫描代码、检查配置、分析依赖、生成报告。如果只用一个 Agent，它得一件一件做，光扫描就要 20 分钟。但如果让 4 个 Agent 同时做，5 分钟就能拿到全部结果。”

这是多 Agent 协作的核心价值：不是”一个 AI 做得更快”，而是”多个 AI 一起做，效率翻倍”。

多 Agent 的三种编排模式

模式一：主从式（Master-Slave）

一个主 Agent 负责分解任务，委派给多个子 Agent 并行执行。

用户请求 → 主 Agent（分解任务）
               ├── 子Agent A：代码扫描
               ├── 子Agent B：配置检查
               ├── 子Agent C：依赖分析
               └── 子Agent D：日志审计
                     ↓
          主 Agent（汇总结果）→ 用户

适用场景：大型安全审计、多维度数据分析、全栈开发

模式二：对等式（Peer-to-Peer）

多个 Agent 地位平等，各自负责不同领域，通过消息通道协作。

Agent A（前端） ←→ Agent B（后端）
     ↕                    ↕
Agent C（数据库）      Agent D（测试）

适用场景：跨领域协作、团队开发、复杂系统集成

模式三：流水线式（Pipeline）

任务按阶段顺序传递，每个 Agent 处理一个阶段。

Agent A（需求分析）→ Agent B（架构设计）→ Agent C（编码实现）→ Agent D（测试验证）

适用场景：内容创作、自动化工作流、标准流程执行

实际案例：5 微服务安全审计

让我们来看一个完整的实战案例——对一个 5 微服务系统做安全审计。