--- title: "协调者与蜂群模式 - 多 Agent 高级编排" description: "从源码角度解析 Claude Code 多 Agent 协作:Coordinator Mode 的 System Prompt 设计、Worker 生命周期、Task 通信协议和 Swarm 蜂群的任务分配机制。" keywords: ["协调者模式", "蜂群模式", "Agent Swarm", "多 Agent 协作", "任务编排"] --- {/* 本章目标:从源码角度揭示 Coordinator Mode 和 Agent Swarms 的架构设计 */} ## 两种协作模式的架构差异 | 维度 | Coordinator Mode | Agent Swarms | |------|-----------------|--------------| | **门控** | `feature('COORDINATOR_MODE')` + `CLAUDE_CODE_COORDINATOR_MODE=1` | 任务系统 V2(默认启用) | | **拓扑** | 星型:Coordinator 居中,Worker 外围 | 网状:对等 Agent 共享任务列表 | | **角色** | 明确分工:Coordinator 编排、Worker 执行 | 模糊:每个 Agent 自主认领任务 | | **通信** | `SendMessage` 定向通信 + `` | 任务文件系统 + 邮箱广播 | | **适用** | 需要集中决策的复杂任务 | 并行度高的独立子任务 | 两者不是互斥的——Coordinator Mode 可以在 Swarm 架构之上运行,将 Coordinator 作为特殊的 Leader Agent。 ## Coordinator Mode:星型编排架构 ### 激活机制 ```typescript // src/coordinator/coordinatorMode.ts:36 export function isCoordinatorMode(): boolean { if (feature('COORDINATOR_MODE')) { return isEnvTruthy(process.env.CLAUDE_CODE_COORDINATOR_MODE) } return false // 外部构建始终 false } ``` Coordinator Mode 需要双重门控:构建时 `feature('COORDINATOR_MODE')` 和运行时环境变量。`matchSessionMode()` 在会话恢复时自动同步模式状态——如果恢复的会话是 coordinator 模式,它会翻转环境变量以确保一致性。 ### Coordinator 的工具集 Coordinator 被剥夺了所有"动手"工具,只保留编排能力: | 工具 | 用途 | |------|------| | **Agent** | 启动新 Worker(`subagent_type: "worker"`) | | **SendMessage** | 向已有 Worker 发送后续指令 | | **TaskStop** | 中途停止走错方向的 Worker | | **subscribe_pr_activity** | 订阅 GitHub PR 事件(review comments、CI 结果) | Coordinator **不写代码、不读文件、不执行命令**——它只做三件事:理解需求、分配任务、综合结果。 ### Worker 的工具权限 Worker 的可用工具由 `getCoordinatorUserContext()`(`coordinatorMode.ts:80`)动态注入到 System Prompt: ```typescript // 简化模式下:只有 Bash + Read + Edit const workerTools = isEnvTruthy(process.env.CLAUDE_CODE_SIMPLE') ? [BASH_TOOL_NAME, FILE_READ_TOOL_NAME, FILE_EDIT_TOOL_NAME] : Array.from(ASYNC_AGENT_ALLOWED_TOOLS) .filter(name => !INTERNAL_WORKER_TOOLS.has(name)) ``` `INTERNAL_WORKER_TOOLS`(TeamCreate、TeamDelete、SendMessage、SyntheticOutput)被显式排除——Worker 不能嵌套创建团队或发送消息,防止不可控的递归。 ### Scratchpad:跨 Worker 的共享知识库 当 `tengu_scratch` feature flag 启用时,Coordinator 拥有一个 Scratchpad 目录: ``` Scratchpad 目录: - Workers 可自由读写,无需权限审批 - 用于持久化的跨 Worker 知识 - 结构由 Coordinator 决定(无固定格式) ``` 这是一个关键的协作原语——Worker A 的研究结果可以写入 Scratchpad,Worker B 直接读取,无需通过 Coordinator 中转。 ### `` 通信协议 Worker 完成后,Coordinator 收到 XML 格式的通知: ```xml agent-a1b ← Worker 的 agentId completed|failed|killed Agent "Investigate auth bug" completed Found null pointer in src/auth/validate.ts:42... N N N ``` 通知以 `user-role message` 形式送达,Coordinator 通过 `` 标签区分它和用户消息。`` 用于 `SendMessage` 的 `to` 参数,实现定向续传。 ### Coordinator 的核心职责:综合(Synthesis) Coordinator System Prompt(`coordinatorMode.ts:111-369`,约 260 行)明确要求 Coordinator **不能懒惰地委派理解**: ``` 反模式(禁止): "Based on your findings, fix the auth bug" → 把理解的责任推给了 Worker 正确做法: "Fix the null pointer in src/auth/validate.ts:42. The user field on Session (src/auth/types.ts:15) is undefined when sessions expire but the token remains cached. Add a null check before user.id access." → Coordinator 自己理解了问题,给出精确指令 ``` 这是 Coordinator Mode 最核心的设计约束:Coordinator 必须先理解,再分配。 ## Agent Swarms:蜂群式协作 Swarm 模式基于任务系统 V2(详见[任务管理](../tools/task-management.mdx)),核心机制是**共享任务列表 + 竞争认领**: ### 团队初始化 ``` Leader 创建团队(TeamCreateTool) ↓ 设置 teamName → setLeaderTeamName() ↓ 所有 teammate 自动获得相同的 taskListId ↓ teammate 启动时: 1. CLAUDE_CODE_TASK_LIST_ID 环境变量(显式覆盖) 2. teammate 上下文的 teamName(共享 leader 的任务列表) 3. CLAUDE_CODE_TEAM_NAME 环境变量 4. leader 设置的 teamName 5. getSessionId()(兜底) ``` 多级优先级确保了 Leader 和所有 Teammate 指向同一个任务列表,无需额外协调。 ### 任务认领与竞争 `claimTask()` 是 Swarm 的核心并发原语: ``` Teammate A 调用 TaskList → 发现 task #3 是 pending Teammate B 同时发现 task #3 是 pending ↓ 两者同时尝试 TaskUpdate(task #3, {status: "in_progress"}) ↓ 文件锁 + 高水位标记保证原子性: - 第一个写入者获得 owner 锁定 - 第二个写入者收到 already_claimed 错误 ↓ 获得任务的 teammate 执行工作 ↓ 完成后 TaskUpdate(task #3, {status: "completed"}) → 依赖此任务的其他任务自动解锁 → tool_result 提示 "Call TaskList to find your next task" ``` ### Teammate 的生命周期管理 ``` Teammate 异常退出 ↓ unassignTeammateTasks() → 扫描任务列表,找到 owner === teammateName 的未完成任务 → 重置为 pending + owner=undefined ↓ Leader 通过 mailbox 收到通知 → 重新分配或创建新 Teammate ``` ## 任务类型全景 支撑多 Agent 协作的是 7 种任务类型(`src/tasks/types.ts`): | 任务类型 | 运行位置 | 状态管理 | 适用场景 | |----------|---------|---------|---------| | **LocalAgentTask** | 本地子进程 | `LocalAgentTaskState` | 标准子 Agent 任务 | | **LocalShellTask** | 本地 shell | `LocalShellTaskState` | 后台 shell 命令 | | **InProcessTeammateTask** | 同进程内 | `InProcessTeammateTaskState` | 轻量级进程内队友 | | **RemoteAgentTask** | 远程服务器 | `RemoteAgentTaskState` | 分布式 Agent(CCR) | | **DreamTask** | 后台静默 | `DreamTaskState` | 后台自主整理记忆 | | **LocalWorkflowTask** | 本地 | `LocalWorkflowTaskState` | 工作流编排 | | **MonitorMcpTask** | 本地 | `MonitorMcpTaskState` | MCP 监控任务 | `InProcessTeammateTask` 与 `LocalAgentTask` 的关键差异:前者共享进程的内存空间和基础设施状态(如 MCP 连接池),但有独立的对话上下文和工具权限;后者是完全隔离的子进程,启动开销更大但更安全。 ## Coordinator vs Swarm 的选择 | 场景 | 推荐模式 | 原因 | |------|---------|------| | "重构认证系统,需要多模块协调" | Coordinator | 需要集中决策,Worker 间有依赖 | | "修复 10 个独立的 lint 警告" | Swarm | 任务独立,可完全并行 | | "研究方案 A 和方案 B,然后选一个实现" | Coordinator | 先并行研究,再集中决策 | | "在大仓库中搜索所有 TODO 并分类" | Swarm | 无依赖,各自领任务即可 |