用途：为复杂任务设计多智能体架构。当单智能体上下文限制约束任务复杂度、任务可自然拆分为并行子任务、不同子任务需要不同工具集或系统提示、系统需同时处理多个领域，或需要将智能体能力扩展到单上下文之外时启用。核心设计原则是上下文隔离——子智能体主要用于划分上下文，而非模拟组织角色。
主要能力：介绍三种主导模式。监督者/编排者模式由中心智能体控制、委派专家并汇总结果，适合分解清晰、需跨域协调或需人工监督的任务，但存在监督者瓶颈、故障级联和“传话游戏”问题，可用 forward_message 工具让子智能体直接向用户返回响应。点对点/群体模式无中心控制，智能体按预定义协议直接通信与移交控制，适合灵活探索和涌现式需求，但协调复杂度随智能体数量上升，需收敛约束。分层模式按战略、规划、执行三层组织，适合大型项目和企业工作流，但层间协调开销大、易出现战略与执行错位。
使用方式：通过显式移交协议传递状态，如 transfer_to_agent_b 返回目标智能体；上下文隔离可采用完整上下文委派、指令传递或文件系统记忆三种机制，需在能力、隔离与延迟间权衡。共识机制包括加权投票、辩论协议和基于停滞或谄媚触发的干预。
适用场景与限制：适合研究团队、客服路由等需要并行与专业化的系统。多智能体消耗令牌显著更高（约 15 倍基线），需防范监督者瓶颈、协调开销、目标发散和错误传播，建议约束输出模式、检查点、验证输出、设置存活时限并显式测试失败场景。具体框架实现细节暂未提供。