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MA06：Context、Cost and Failure Radius

它解决什么问题

Multi-Agent 可能节省单个上下文，却增加重复前缀、通信和合成；一个错误委派还会沿链级联。

核心定义

Context Budget 衡量各 Agent 实际可见信息；Cost 包含模型、工具、协调和等待；Failure Radius 是单个错误影响的任务、数据与副作用范围。

工作原理

为每个角色记录 input/output token、调用、延迟、共享数据和下游依赖；设置并发、深度、重试和委派预算。

架构视图

Architecture View
Agent metrics -> coordinator budget -> bounded delegation graph -> outcome

Product View
User -> one product goal -> coordinated work -> one accountable result
             | progress/control     | sources / gaps / handoff

最小可运行实践

运行 examples/multi-agent/single_vs_multi.py 的 economics 场景。相同任务分别由 Single Agent、模块化 Single Agent 和多个 Specialist 完成，记录调用数、上下文可见范围、失败影响与最终答案所有者。

正常场景

两个独立 Specialist 并行，各看少量相关资料，总墙钟时间下降且合成一次。

失败与恢复场景

Supervisor 反复委派相同任务，子 Agent 又递归委派，调用爆炸；使用 task fingerprint、depth 和 global budget 终止。

什么时候使用

在采用和运营 Multi-Agent 时持续做总成本与影响半径评估。

什么时候不要使用

不要只看单 Agent token，也不要以并行墙钟时间掩盖总资源。

Trade-offs

隔离减少单上下文噪声，却产生重复背景；冗余提高韧性，也可能放大同源错误。

产品视角

用户与业务问题

复杂系统仍需给用户可预测等待、成本和失败承诺。

产品价值

确保额外 Agent 真正换来成功率或时间收益。

用户体验

默认向用户呈现一个连续的产品身份、统一进度与最终结果；只有 Specialist 身份有助于信任或接管时才展示内部角色。

自主性边界

每个 Agent 只能在角色、工具和预算范围内行动；跨角色委派、扩大任务范围和高风险副作用由编排与策略层约束。

数据与权限

Private Context 默认隔离，共享仅通过结构化结果或 Artifact。角色专业化不能成为复制全部用户数据的理由。

失败与降级

单个 Specialist 失败时标注缺口、重试或退回 Manager；必要时合并回 Single Agent、返回部分结果或转人工。

产品指标

除任务成功率外，比较调用数、总 Token、墙钟时间、协调开销、用户修正率、部分失败恢复率和单成功任务成本。

框架中的对应实现

Tracing 能收集调用树，但产品指标和全局预算必须由应用定义。

Scheduling、Reliability、Evaluation、Hierarchical Depth。

检查清单

  • 拆分是否解决了可证明的瓶颈？
  • 各 Agent 是否有独立角色、上下文或决策边界？
  • 谁拥有最终答案和用户关系？
  • 共享信息是否最小且结构化？
  • 额外协调成本是否被收益覆盖？

延伸练习与参考资料

为同一任务比较总 Token、墙钟时间和失败下游数量，而非只比答案。