多 Agent 协作的几种核心模式原理说明以及在Hermes Agent中的实践

🧠 多 Agent 协作的几种核心模式

1. 编排器/委派模式 (Orchestrator/Delegation)

核心思路：一个主 agent（编排器）分析任务 → 拆解子任务 → 分发给专业子 agent → 汇总结果。

你（用户） ←→ 编排器 Agent
                   ├── 子 Agent A（前端开发）
                   ├── 子 Agent B（后端/API）
                   ├── 子 Agent C（测试/QA）
                   └── 子 Agent D（文档/研究）

我如何实现：通过 delegate_task 工具直接 spawn 独立的子 agent，每个子 agent 有隔离的上下文、终端会话、工具集。

delegate_task(
  goal="实现用户登录功能",
  context="项目在 /home/project, 使用 FastAPI + React",
  tasks=[
    {goal: "写后端登录 API", toolsets: ["terminal", "file"]},
    {goal: "写前端登录页面", toolsets: ["terminal", "file"]},
  ]
)

2. ACP 协议 (Agent Communication Protocol)

标准化的 agent 间通信协议。ACP 允许不同厂商的 agent（如 Claude Code、Codex、Hermes）通过标准化的 JSON-RPC 协议互相通信。

Hermes Agent ──ACP──→ Claude Code
    │                    │
    ├── 发送任务        ├── 接收 task
    ├── 接收结果        ├── 执行代码
    └── 状态回传        └── 返回 output

使用方法：

claude --acp --stdio      # 启动 ACP 服务端
hermes --acp              # 连接并委派任务

这解决了跨厂商 agent 协作的问题——不限于同一个 AI 系统内部的 agent。

3. 管道/流水线模式 (Pipeline)

每个 agent 处理一个阶段，输出传递给下一个。

任务输入 → Agent A（分析需求）
         → Agent B（设计架构）
         → Agent C（写代码）
         → Agent D（代码审查）
         → Agent E（测试/部署）
         → 最终输出

4. 辩论/讨论模式 (Debate/Collaborative)

多个 agent 就同一问题各抒己见，互相批评，达成共识。

Agent A：提出方案1
Agent B：从安全性角度质疑方案1，提出方案2
Agent A：回应质疑，修改为方案3
Agent C：从性能角度评估方案3
... 直到达成共识

5. 层次化委派 (Hierarchical)

编排器可以进一步 spawn 子编排器，形成树状结构。

主编排器
  ├── 子编排器 A（前端团队）
  │     ├── Agent A1（组件开发）
  │     ├── Agent A2（样式/CSS）
  │     └── Agent A3（测试）
  ├── 子编排器 B（后端团队）
  │     ├── Agent B1（API）
  │     ├── Agent B2（数据库）
  │     └── Agent B3（部署）
  └── 子编排器 C（研究团队）

🛠️ 如何在 Hermes Agent中实际使用

hermes agent内置的工具

工具	作用
`delegate_task()`	直接 spawn 子 agent，支持并行任务
`terminal(background=true)`	启动后台进程（如 Claude Code）作为协作 agent
ACP 集成	通过标准协议与 Claude Code / Codex / OpenCode 通信

三种协作方式

方式一：代码子 agent（最常用）

# hermes agent作为编排器，把编码任务交给专门的编码 agent
delegate_task(
    goal="实现一个 REST API",
    acp_command="claude",  # 用 Claude Code 来写代码
    toolsets=["terminal", "file"]
)

方式二：多 agent 并行研究

delegate_task(
    tasks=[
        {"goal": "研究方案A的可行性"},
        {"goal": "研究方案B的可行性"},
        {"goal": "研究竞品方案"},
    ],
    toolsets=["web"]
)

方式三：流水线作业

# 分阶段委派，每阶段依赖上一阶段结果
result1 = delegate_task("第一阶段：需求分析")
result2 = delegate_task("第二阶段：架构设计", context=result1)
result3 = delegate_task("第三阶段：编码实现", context=result2)

📊 何时用哪种模式

场景	推荐模式	原因
简单的编码任务	单 agent + 工具	不需要协作，直接做
大型功能开发	编排器委派	任务可拆分，各子 agent 专注
复杂架构决策	辩论模式	多角度评估，避免盲点
跨技术栈项目	层次化委派	前端/后端/数据库各有专长 agent
长期自动化任务	cron + 子 agent	定时触发，流程化处理
企业级多步骤工作流	流水线	每个步骤有明确的输入输出契约