Multi-Agent Orchestration
一种多AI智能体协作架构模式，通过Orchestrator（协调者）将复杂任务分解并分发给多个专业子智能体并行处理，协调者负责任务分发、依赖管理、冲突解决与上下文一致性维护
时间轴 (近 90 天)
Chief 与 Worker 的组合属于典型的 Supervisor-Worker 多 Agent 架构模式，其优势在于职责清晰、冲突可控，但代价是对 Chief 的拆解能力和任务边界判断要求很高。
多 Agent 的常见编排模式主要包括 Supervisor（主管）模式、Network/Swarm 模式（Agent 间直接 handoff，无中心节点）和 Hierarchical 层级模式（主管之下再套主管，适合大规模系统）。
多智能体编排通过引入主控智能体负责任务规划分解、再分发给多个执行智能体并行处理，可突破单个大语言模型上下文窗口的长度限制
Gemini能够创建子智能体来处理多步骤任务，也可以作为拥有明确角色和专属身份的同事智能体存在（多智能体编排）
在多智能体编排架构下，一个被仿冒服务器感染的子智能体可能成为跳板，向上游编排层传递伪造的工具响应，形成供应链式级联污染
由于 Herder 提供 CLI，Agent 可以充当主管 Agent 通过 Herder CLI 分割窗格、启动新 Agent、汇总其他 Agent 的输出，实现多智能体编排
全部知识事实 (6)
Chief 与 Worker 的组合属于典型的 Supervisor-Worker 多 Agent 架构模式，其优势在于职责清晰、冲突可控，但代价是对 Chief 的拆解能力和任务边界判断要求很高。
50%待验证多 Agent 的常见编排模式主要包括 Supervisor（主管）模式、Network/Swarm 模式（Agent 间直接 handoff，无中心节点）和 Hierarchical 层级模式（主管之下再套主管，适合大规模系统）。
50%待验证多智能体编排通过引入主控智能体负责任务规划分解、再分发给多个执行智能体并行处理，可突破单个大语言模型上下文窗口的长度限制
50%待验证Gemini能够创建子智能体来处理多步骤任务，也可以作为拥有明确角色和专属身份的同事智能体存在（多智能体编排）
50%待验证在多智能体编排架构下，一个被仿冒服务器感染的子智能体可能成为跳板，向上游编排层传递伪造的工具响应，形成供应链式级联污染
50%待验证由于 Herder 提供 CLI，Agent 可以充当主管 Agent 通过 Herder CLI 分割窗格、启动新 Agent、汇总其他 Agent 的输出，实现多智能体编排
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