# Master Agent 架构设计研究报告

## 1. 核心定义

Master Agent 是多智能体编排系统的**中央协调者**，负责：
- 接收用户请求并理解意图
- 规划任务分解和执行策略
- 调度和协调子 Agent（Sub-Agent）
- 汇总结果并返回给用户

## 2. 核心工作流

### 2.1 意图分析（Intent Analysis）
- 解析用户自然语言输入
- 识别任务类型和领域
- 判断是否可直接回复或需要调用 Sub-Agent

### 2.2 任务规划（Task Planning）
- 将复杂任务分解为子任务
- 确定子任务之间的依赖关系
- 生成执行计划（DAG 或序列）

### 2.3 子 Agent 调度（Sub-Agent Orchestration）
- 根据任务类型选择合适的 Sub-Agent
- 使用 `[CALL: agent_name]` 格式触发执行
- 管理 Sub-Agent 会话状态

### 2.4 结果整合（Result Aggregation）
- 收集各 Sub-Agent 的执行结果
- 进行 Reflection 反思评估
- 整合输出最终答案

## 3. 关键设计原则

### 3.1 单一职责原则
- Master Agent 只负责**调度**，不直接执行任务
- 具体任务全部交给 Sub-Agent

### 3.2 状态隔离
- 每个 Sub-Agent 运行在独立会话中
- 通过 SessionPool 管理多轮上下文

### 3.3 ReAct 模式
- 与用户进行多轮对话
- 实时响应反馈并调整策略

## 4. 关键能力要求

| 能力 | 说明 | 权重 |
|------|------|------|
| 意图理解 | 准确识别用户需求 | 25% |
| 任务规划 | 合理分解复杂任务 | 25% |
| Agent 调度 | 正确选择和调用 Sub-Agent | 30% |
| 结果整合 | 高质量汇总和输出 | 20% |

## 5. 业界参考

- **AutoGPT**: 任务分解和工具调用
- **MetaGPT**: 多角色协作流程
- **LangChain Agent**: 工具链编排
- **Claude Computer Use**: 工具调用接口

## 6. 关键指标

- 意图识别准确率: >95%
- 任务规划合理性: >90%
- Sub-Agent 调用成功率: >95%
- 用户满意度: >90%