Agent Swarm（智能体集群）

Agent Swarm 的核心创新是共享 Token 预算。在传统 Multi-Agent 系统中，每个 Agent 有独立的 Token 预算，互不影响。在 Swarm 中，所有 Agent 共享同一个 Token 预算——每个 Agent 消耗的 Token 都会减少其他 Agent 可用的 Token。这创造了经典的'公地悲剧'经济学问题，但也迫使 Agent 自发发展出角色分工：某些 Agent 专注于高价值任务，某些专注于低价值但必要的任务，某些甚至专门负责'省钱'。

2026 年出现三种主流 Agent Swarm 架构：全连接 Swarm（每个 Agent 与所有其他 Agent 直接通信，适用于 3-7 个 Agent）；网格 Swarm（Agent 按拓扑结构连接，只与相邻 Agent 通信，适用于 10-100 个 Agent）；分层 Swarm（Agent 分为多个层级，高层负责决策，低层负责执行，适用于 50-1000 个 Agent）。选择取决于集群规模、任务复杂度、延迟要求和容错要求。

Agent Swarm 的工程挑战远超单 Agent 系统：调试困难——需要分布式追踪工具重建整个集群的行为时间线；监控新范式——需要关注 Token 消耗速率、通信频率和模式、任务完成质量和效率、角色分工稳定性；容错设计——单个 Agent 失败不应导致整个集群崩溃，需要任务重分配和优雅降级机制。