我理解主要是两方面的考虑
一个是分工。通过给不同的subagent分配不同的tool，设置不同的system prompt来实现。
另一个是分流。如果大模型context上限是128k，用十个agent来做同一件事儿，就能用128*10 的context。
【 在 dawei78 (小可爱) 的大作中提到: 】
: 和工作流，单智能体有什么本质区别？
:
: langgraph写几个node，加几条edge，越看越像模块。
: 是不是程序里每个xxx模块一改名就是多智能体了？
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