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LLM 自主在 agent 间路由/委派:orchestrator=ReAct(Eino 出机器),编排认知按 Anthropic orchestrator-worker 配方(出脑子)。专家=包成工具的子 agent(agent-as-tool),lead 给 每个专家写定制简报(brief)后并行派发、综合。方案见 MULTI_AGENT.md。 为什么 agent-as-tool 而非 Eino host:host 的 specialist 拿原始输入(preHandler return state.msgs),传不了 lead 写的定制简报,而定制简报正是 Anthropic 多智能体的 精髓。agent-as-tool 让 orchestrator 自己 emit 工具调用、参数 brief 即简报。 = OpenAI agent.as_tool() / Anthropic 研究系统的 orchestrator-worker。 - coordinator.go: specialistTool(react.Agent/ChatModel 包成 InvokableTool,入参 brief, 精炼返回) + parseSpecialists/buildSpecialists(带工具→react,不带→ChatModel,MCP 工具 按 spec.tools 过滤) + runCoordinator(lead 提示词=Anthropic 配方) + leadOrchestratorPrompt。 - 双路接入 execDSLNode(compose)+ runGraph(graph.go)的 case coordinator。 - 护栏:禁套娃(专家是内联叶子)/ MaxStep / 专家 I/O 计入共享 Budget / 降级(无 ToolCallingModel 或 0 专家 → runAgent)。 - streamAgentReply:抽出 runReactAgent 与 runCoordinator 共用的流式回流尾段。 - 复用即得:evaluator-optimizer=harness 低分纠偏;成本天花板=预算护栏;上下文隔离= 专家独立 react.Agent;观测=每次派发落 agent 轨迹。 测试:parseSpecialists / agent-as-tool 包装(brief 透传+精炼返回+失败作观察) / 降级。 live 验证(真 deepseek):两专家**并行派发**、lead 给各自写**不同定制简报**、最终 **综合**(非拼接)成稿,评测 1.00。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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# 多智能体方案（Eino × Anthropic 融合）
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> 现状：单 agent 自主调工具（ReAct）已落地；多 agent 静态接力（DSL 图）已落地。
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> 缺的是 **LLM 自主在 agent 之间路由/委派** —— 即"多智能体协同"。本方案是它的落地设计。
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## 设计原则：Eino 出机器，Anthropic 出脑子
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| 层 | 谁的强项 | 怎么用 |
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|---|---|---|
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| 运行时机器 | **Eino** | `react.Agent` + ToolsNode（并行工具调用）+ 流式 + 预算/熔断 + callbacks 观测 + checkpoint |
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| 编排认知 | **Anthropic** | lead 的"分解→定额→写定制简报→综合"全在**提示词**；worker 返回**精炼结论**而非原始堆料 |
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| 闭环纪律 | 两者皆有现成 | evaluator-optimizer = 复用 harness **低分自动纠偏**；成本天花板 = 复用**预算护栏** |
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**关键判断：用 agent-as-tool，不用 `host.NewMultiAgent`。**
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Eino 的 host 模式里，specialist 拿到的是**原始输入**（preHandler `return state.msgs`），host 的工具参数只是路由理由、不传给专家当任务。而 Anthropic 多智能体的精髓正是 **lead 给每个 worker 写定制简报**。host 表达不了，故用 **agent-as-tool**：orchestrator 自己 emit 工具调用，参数 `brief` 就是它写的简报。host 留作"无简报简化版"备选。
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> 业界对照：本方案 = OpenAI Agents SDK 的 `agent.as_tool()` + handoff 思路，= Anthropic 研究系统的 orchestrator-worker。心智模型与头部项目通用、可迁移。
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## v1 架构
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coordinator 节点
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└─ orchestrator = react.Agent（lead 提示词 = Anthropic 配方）
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├─ tool: specialist_A (= 包成工具的子 react.Agent / ChatModel)
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├─ tool: specialist_B
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└─ (可选) MCP 工具
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流程：lead 分解任务 → 给每个专家写 brief → 并行派发(并行 tool-call)
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→ 收齐精炼结论 → lead 在最后一轮综合成稿
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- **并行**：orchestrator 一轮 emit 多个 tool-call → Eino ToolsNode 并发跑专家（Anthropic 的并行 breadth）。
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- **综合**：ReAct 天然在最后一轮综合，不需要单独 summarizer。
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- **上下文隔离**：每个专家是独立 react.Agent、独立消息上下文（原生）。
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- **定制简报**：专家工具入参 `brief` = lead 写给它的子任务/期望输出/边界。
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- **精炼返回**：专家系统提示词追加"只回结论要点，不堆原文"，省 orchestrator 综合时的上下文。
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## 与现有 harness 的融合点（零/少新代码）
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- **evaluator-optimizer**：协调者综合稿照常进 harness 评测 + 低分自动纠偏 —— 已有。
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- **成本天花板**：协调者 + 专家 I/O 共享 `harness.Budget`，触顶中止 —— 已有，专家 I/O 在 agent-as-tool 边界计入。
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- **观测**：每次派发落一条 `kind=agent` exec 事件（brief + 精炼结论）+ OTel 嵌套 span。
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## 落地增量
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### 增量 1 —— 后端核心（dispatcher/internal/eino/coordinator.go）✅ 本次
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- `specialistTool`：react.Agent / ChatModel 包成 InvokableTool，入参 `brief`，精炼返回。
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- `parseSpecialists` / `buildSpecialists`：从节点 config 的 `agents[]` 建专家工具集（带工具→react；不带→ChatModel；MCP 工具按 `spec.tools` 过滤）。
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- `runCoordinator`：orchestrator = react.Agent（lead 提示词），双路接入 `execDSLNode`（compose）+ `runGraph`（graph.go）的 `case "coordinator"`。
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- 护栏：禁套娃（专家是内联叶子，不能再是 coordinator）/ MaxStep / 共享 Budget / 降级（无 ToolCallingModel 或 0 专家 → 退 `runAgent`）。
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- `streamAgentReply`：抽出 runReactAgent 与 runCoordinator 共用的流式回流尾段。
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### 增量 2 —— 前端（desktop Studio）
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- nodeCatalog 加 `coordinator` 节点 + `agentList` 字段（子智能体卡片：名称/用途/系统提示词/工具多选）。
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- 运行轨迹：专家调用渲染成可展开子节点（显示 brief + 精炼结论）。
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### 增量 3（可选，按场景）—— handoff / 可中断多智能体
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- 真需要"专家间多轮协商/控制权移交"才上：迁 `adk`（`SetSubAgents` + `Transfer`），复用 HITL 的 checkpoint 做可中断恢复。不推翻 v1。
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## 开放决策
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| 决策 | v1 取舍 |
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| 专家定义 | 内联（写在协调者节点）；注册表（跨节点复用）留 v1.5 |
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| Summarizer | 不单设，ReAct orchestrator 末轮自综合 |
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| 专家带工具 | 支持但可选（无 tools = 纯对话专家，有 tools = react 子 agent） |
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## DSL 形态
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```json
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{ "id":"coord", "kind":"coordinator", "config":{
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"system":"任务背景（可选）",
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"agents":[
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{"name":"legal", "use":"法律条款/合规问题", "system":"你是法律专家…", "tools":["wiki_search"]},
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{"name":"finance", "use":"财务/数字测算", "system":"你是财务专家…"}
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]
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}}
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```
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