论
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当一个任务需要多个 Agent 协作，第一个要回答的问题是：谁来决定"谁干什么"。工程上主要有两条路线：中央调度和去中心化认领，各有利弊。
中央调度的思路是设一个调度者角色：它把大任务拆成子任务，根据每个执行者 Agent 的能力画像（擅长什么工具、历史成功率、当前负载）逐一指派。好处是全局可控：可以做优先级排序、避免重复劳动、统一处理失败重试。代价是调度者本身成了单点瓶颈和单点故障，任务规模一大，调度逻辑就迅速复杂。
去中心化的思路是任务池加自主认领：子任务发布到共享任务池，空闲的 Agent 按自己的能力抢单。更进一步的变体是拍卖机制：每个 Agent 根据自己的负载和擅长程度出价，价高者得。好处是扩展性好、没有单点，天然适合任务动态到达的场景；坏处是可能出现挑肥拣瘦（简单任务被抢光、难任务没人接），以及多个 Agent 同时盯上同一任务的冲突。
实际落地中，混合方案最常见：粗粒度分工由中央调度定，比如按业务域分片；细粒度任务在分片内部用任务窃取机制动态平衡，忙的 Agent 把队列里没开始的任务让给空闲的 Agent。这套机制从并行计算借鉴而来，在 Agent 集群里同样好用。
还有三个工程细节：第一，能力画像要动态更新，不能写死，Agent 的工具权限一变画像就得变；第二，任务认领要有超时回收机制，认领了不干的要能超时放回池子；第三，通信开销要计入成本，Agent 之间频繁同步状态会吃掉大量 token，状态同步能粗就别细。
选型建议：任务结构固定、执行者异构，选中央调度；任务动态到达、执行者同构、规模可变，选去中心化认领。大部分生产系统最后都是混合的。
中央调度的思路是设一个调度者角色：它把大任务拆成子任务，根据每个执行者 Agent 的能力画像（擅长什么工具、历史成功率、当前负载）逐一指派。好处是全局可控：可以做优先级排序、避免重复劳动、统一处理失败重试。代价是调度者本身成了单点瓶颈和单点故障，任务规模一大，调度逻辑就迅速复杂。
去中心化的思路是任务池加自主认领：子任务发布到共享任务池，空闲的 Agent 按自己的能力抢单。更进一步的变体是拍卖机制：每个 Agent 根据自己的负载和擅长程度出价，价高者得。好处是扩展性好、没有单点，天然适合任务动态到达的场景；坏处是可能出现挑肥拣瘦（简单任务被抢光、难任务没人接），以及多个 Agent 同时盯上同一任务的冲突。
实际落地中，混合方案最常见：粗粒度分工由中央调度定，比如按业务域分片；细粒度任务在分片内部用任务窃取机制动态平衡，忙的 Agent 把队列里没开始的任务让给空闲的 Agent。这套机制从并行计算借鉴而来，在 Agent 集群里同样好用。
还有三个工程细节：第一，能力画像要动态更新，不能写死，Agent 的工具权限一变画像就得变；第二，任务认领要有超时回收机制，认领了不干的要能超时放回池子；第三，通信开销要计入成本，Agent 之间频繁同步状态会吃掉大量 token，状态同步能粗就别细。
选型建议：任务结构固定、执行者异构，选中央调度；任务动态到达、执行者同构、规模可变，选去中心化认领。大部分生产系统最后都是混合的。