多个 AI Agent 跨任务自主协作，核心是通过分层架构、标准化通信、动态规划、自主协调及记忆同步，实现目标拆解、分工执行与闭环优化。
多个 AI Agent 跨任务自主协作，核心是通过分层架构、标准化通信、动态规划、自主协调及记忆同步，实现目标拆解、分工执行与闭环优化。
主流架构分三类：集中式（全局协调者分配子任务，易管控）、去中心化（Agent 自主协商，高灵活）、混合式（兼顾两者）。关键机制包括：用 HTN 或 LLM 拆解任务并匹配 Agent 能力；通过 A2A、Pub/Sub 等协议实现标准化通信，避免歧义；预设规则与仲裁机制解决冲突、实现异常自愈；依托短期工作记忆与长期经验记忆，保障状态同步与效率提升。
执行流程为：输入总目标→规划拆解→匹配派单→并行 / 串行执行→通信同步→冲突处理→结果合并交付。落地需明确角色边界、标准化流程、控制上下文规模。
