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---
title: "Hierarchy Agent Pattern"
type: concept
tags: []
sources: []
last_updated: 2026-04-25
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# Hierarchy Agent Pattern
## 定义
多智能体系统的等级制度模式——由一个主管模型Supervisor/Planner制定计划、分解任务、分配工作给专业工作代理Worker再由验证代理Validator检验结果的质量。
## 核心机制
- **Planner**:智能模型(如 Opus将用户目标分解为原子化小步骤
- **Worker**:专门化智能体(通常用更小更快的模型),专注于单一任务
- **Validator**:检查点——工作不合格则退回;可用确定性代码(单元测试/JSON schema或LLM本身
## 为什么有效
依赖图强制协作——Worker必须等Planner分配任务才能开始且无法作弊会被Validator发现
## 适用场景
需要将上下文分开的复杂工作流(如不让"撰稿人"看到"研究员"的原始日志)。
## 优点
- 任务分解清晰,可独立验证每个步骤
- 支持上下文隔离
## 缺点
- 顺序执行Planner→Worker→Validator速度慢、成本高
- Validator建议使用与Planner/Worker不同的模型以提高客观性
## 来源
- [[multi-agent-system-reliability]]
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title: "Hierarchy Agent Pattern"
type: concept
tags: []
sources:
- multi-agent-system-reliability
last_updated: 2026-04-28
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# Hierarchy Agent Pattern
## 定义
多智能体系统的等级制度模式——由一个主管模型Supervisor/Planner制定计划、分解任务、分配工作给专业工作代理Worker再由验证代理Validator检验结果的质量。
## 核心机制
- **Planner**:智能模型(如 Opus将用户目标分解为原子化小步骤
- **Worker**:专门化智能体(通常用更小更快的模型),专注于单一任务
- **Validator**:检查点——工作不合格则退回;可用确定性代码(单元测试/JSON schema或LLM本身
## 为什么有效
依赖图强制协作——Worker必须等Planner分配任务才能开始且无法作弊会被Validator发现
## 适用场景
需要将上下文分开的复杂工作流(如不让"撰稿人"看到"研究员"的原始日志)。
## 优点
- 任务分解清晰,可独立验证每个步骤
- 支持上下文隔离
## 缺点
- 顺序执行(PlannerWorker→Validator速度慢、成本高
- Validator建议使用与Planner/Worker不同的模型以提高客观性
## 来源
- [[multi-agent-system-reliability]]