当你有一个由研究员、文案、数据分析师和质检员组成的团队时，如果没有合理的协调机制，再优秀的个体也可能产生冲突的结论、停滞的流程，或者解决错误的问题。AI智能体同样如此。
随着系统从单体模型向多智能体架构演进，编排成为核心技术能力。仅仅拥有强大的智能体远远不够，关键在于让它们有效协作。编排本质上是设计智能体间的通信协议、工作流程和决策机制，使整个系统能够处理故障、协同工作，完成单一智能体无法胜任的复杂任务。
我们这里分析5种主流的智能体编排模式，每种都有其适用场景和技术特点。
顺序编排：流水线式处理
最直观的协作方式就是让智能体按固定顺序依次处理任务。前一个智能体的输出作为后一个智能体的输入，形成清晰的数据流管道。
报告生成系统是典型案例：数据收集智能体获取原始信息，格式化智能体进行结构整理，分析智能体提取关键洞察，优化智能体改进表达质量，最后由交付智能体生成最终输出。每个环节都有明确的职责分工和输入输出规范。
这种模式的优势是逻辑清晰、调试简单，但灵活性有限，任何一个环节出错都会影响整个流程。
MapReduce：并行计算的智能化
MapReduce模式借鉴了分布式计算的思想，将大型任务分解为多个独立子任务，通过并行处理显著提升效率。
核心要求是子任务间必须保持独立性。在大规模文本处理场景中，系统将文档集合切分为独立片段，每个摘要智能体并行处理一个片段，生成局部摘要。聚合智能体随后整合所有局部结果，生成全局综合摘要。
这种模式在处理大数据量、计算密集型任务时表现出色，但需要精心设计任务分解策略，确保子任务的独立性和结果的可合并性。
共识模式：冗余验证提升可靠性
共识模式通过多个智能体独立处理相同问题，然后比较和整合结果来提高决策质量。这种方法利用了统计学中的"群体智慧"原理。
情感分析展现了这种模式的价值。情感判断往往涉及复杂的语境理解，单一模型容易被讽刺、双关或文化背景误导。通过部署多个具有不同训练背景的情感分析智能体，采用投票或加权平均的方式整合结果，可以显著降低误判率。
关键在于确保参与共识的智能体具有足够的多样性，避免系统性偏差被放大。
分层编排模式：专业化分工体系
分层编排建立了明确的管理层次，编排智能体负责任务理解、分解和调度，专业智能体负责具体执行。这种模式能够处理复杂的跨领域问题。
智能行程规划系统体现了这种架构的优势：主编排智能体分析用户需求，识别出交通、住宿、活动等子需求，然后将相应任务分配给航班搜索、酒店预订、景点推荐等专业智能体。每个子智能体在自己的专业领域内进行深度优化，主编排智能体负责协调和最终整合。
更多案例：
https://github.com/asfafsafafas/fas/issues/415
https://github.com/asfafsafafas/fas/issues/414
https://github.com/asfafsafafas/fas/issues/413
https://github.com/asfafsafafas/fas/issues/412
https://github.com/asfafsafafas/fas/issues/411
https://github.com/asfafsafafas/fas/issues/410
