AI代理架构：效率提升与扩展瓶颈的平衡 近期，AI代理架构的发展呈现出清晰的演进路径。目前主流可分为三种：单体式单代理（Monolithic Single Agent with Tools）、代理工作流（Agentic Workflows） 以及基于大模型的技能系统（LLM Skills）。 单体式单代理架构以一个强大的大语言模型为核心，通过调用外部工具（如搜索、代码执行）完成任务。其优势在于推理速度快、成本低，特别适合简单任务的快速原型开发，工具数量控制在10–20个以内时表现稳定。但一旦工具库超过容量阈值，上下文过载导致可靠性急剧下降。 代理工作流则采用多个轻量级、专业化代理组成的有向图结构，每个代理负责特定子任务（如规划、评审），依托LangGraph、OpenAI AgentKit等框架实现可视化编排、条件分支与调试。该架构在企业级生产环境中表现出色，具备高可靠性与并行处理能力，且可通过小型模型节点控制成本。 而基于LLM的技能系统（如Anthropic提出的技能架构）引入了模块化能力：将指令、脚本、模板封装为可动态加载的“技能包”，使大模型具备类似代理的行为，同时保留单体架构的效率。这种设计在代码生成等复杂任务中表现卓越，且在空闲时几乎不消耗上下文。 研究显示，将多代理系统（MAS）编译为单代理技能系统（SAS），可使API调用减少至1次，token消耗平均下降53.7%，延迟降低49.5%，且准确率持平或略有提升。但问题在于，当技能库超过50–100个后，因语义重叠导致技能选择准确率出现非线性崩塌，类似人类认知的容量限制。 解决方案是分层路由机制：先按类别（如数学、检索）粗粒度筛选，再进行细粒度匹配，可使大库中的准确率提升37%–40%，与人类“分组处理”认知策略一致。 综合来看，2025–2026年，混合架构将成为主流——结合工作流的组织能力与技能系统的动态扩展性，在灵活性与可控性之间取得平衡。大模型适合开放场景与复杂推理，而小模型在特定任务中更具成本优势。 实践建议：根据任务复杂度、可分解性与成本要求选择架构；生产系统需强化验证机制、领域约束与人工接管机制，避免长期任务中的循环或偏差。未来AI代理的发展，将不再是单一模式的胜利，而是高效协同与智能调度的融合。