多 Agent Demo 里，主 Agent 常给子 Agent 发一句“去查一下这个问题”，子 Agent 回一段文字，主 Agent 再综合。任务一复杂，就会出现范围重叠、工具权限过宽、结果无法验收、两个 worker 重复做同一副作用，最后也不知道谁还持有任务。
我把交接设计成协议，不是聊天。Orchestrator 创建 Handoff Manifest，worker 获取带期限的 lease，过程产物写共享 Artifact Store，返回结构化 Result Contract；Orchestrator 通过 Acceptance Gate 后才把子任务标完成。
Handoff Manifest 先把任务说完整
Manifest 包含 task ID、parent/run、objective、scope、input artifact refs、allowed tools/resources、subject/delegation、budget、deadline、priority、expected output schema 和 completion criteria。
Objective 要能验收。“研究 MCP”太宽，“比较 2024-11-05 规范中 resources 与 tools 的控制模型，返回条款链接和差异表”才有边界。
输入通过不可变 artifact refs 传递，不把主 Agent 全部对话复制给 worker。worker 只看到子任务需要的用户约束、证据和工具，减少噪声与权限面。
完成标准由 orchestrator/流程定义，不能让 worker 自己说“我认为完成”。例如必须覆盖三个 claims、每条至少一个官方来源、不得执行写工具、输出符合 schema。
Lease 解决谁当前负责
worker 接单后获取 lease，记录 owner agent instance、attempt、acquired/heartbeat/expiry。同一 task 同时只有一个有效 lease，避免两个 worker 并发写同一 artifact 或调用同一工具。
心跳失联不立即重派。先检查 worker/external operations，确认没有正在执行副作用；只读/纯计算任务可在 lease expiry 后新 attempt，写操作使用 operation idempotency/status 对账。
worker 主动释放、完成或被取消都有事件。Orchestrator 重启后从 lease store 恢复，不靠对话中“某某正在处理”判断。
长工具 operation 与 worker lease 分开。worker 可以退出，operation 仍由工具系统运行；新 worker 接管时查询同一 operation，不重新执行。
共享的是 Artifact，不是隐式记忆
worker 输出检索结果、代码 diff、计划、测试报告等不可变 artifacts，带 type/schema/version/hash/provenance。共享 board 只保存引用和状态，不让多个 Agent 共同修改一段自由文本 memory。
Artifact owner 表示谁产生，不表示只有它能用；ACL 与 data classification 随 artifact 传播。子 Agent 不能把高敏感输入交给无 scope 的另一个 worker。
中间发现可发布为 partial artifact，但 status 标 incomplete，列 unresolved。其他任务依赖时明确允许 partial，不能看到文件存在就当完成。
冲突 artifacts 都保留。两个 worker 对同一 claim 给出不同证据，由 acceptance/merge policy 比较来源，不让最后写入者覆盖。
Result Contract 返回状态与缺口
结果包括 status（completed/partial/failed/cancelled）、output artifact refs、evidence refs、decisions、tool operations、unresolved questions、warnings、cost/usage 和 suggested next actions。
错误使用稳定 category：input_missing、permission_denied、tool_failure、evidence_insufficient、deadline_exceeded。自然语言 message 只是解释，orchestrator 根据 code 与 policy 处理。
worker 不返回自己的秘密或可复用 credential。delegated capability 在 lease 结束失效；result 只包含 capability/decision IDs。
下一步建议仍是 proposal。worker 建议“重跑任务”不会自动变成主 Agent 动作，需新 Handoff 或工具授权。
Acceptance Gate 保留最终责任
Orchestrator 检查 result schema、completion criteria、artifact hashes、evidence coverage、operation status 和 budget。验证通过才 accept；缺证据可创建 follow-up，格式错有限修复，越权立即失败。
聚合多个 worker 时按 task IDs 和 claims 对齐，去重同源证据，显示冲突。不是把所有文本串起来再让大模型“总结一下”。
Orchestrator 仍对最终结果负责。它选择如何拆分、把哪些 artifacts 交给谁、接受哪个结果；trace 记录这些 decision。worker 责任限定在 manifest scope。
人工审批也作为 gate，绑定聚合 plan hash。worker 数量增加不会稀释用户确认和 policy。
并行只用于独立子任务
拆分前画数据/状态依赖。两个 worker 需要修改同一文件、使用同一外部锁或后者依赖前者证据时，不应盲目并行。可以先并行调查，再串行合并/执行。
共享资源配额由 orchestrator 控制，全局并发、token、工具和外部 API rate limits 不能让每个 worker 各自认为有完整预算。
取消传播到 leases 和模型调用，外部 operation 按能力取消/对账。父 Run deadline 到期，不留下孤儿 worker 继续烧成本。
重复任务检测基于 normalized objective、scope 和 input hashes；相似不等于相同，涉及副作用时宁可显式合并，不自动 dedupe。
Trace 要能还原交接链
父/子 tasks 用 OpenTelemetry Links/业务 parent IDs 关联，记录 manifest version、lease events、worker Bundle、tools、artifacts、result 与 acceptance decision。
指标按交接阶段：queue/lease wait、worker execution、acceptance/rework、重复 tasks、orphan leases、artifact conflict、cost per accepted subtask。只看最终 Run 成功率看不出协作开销。
真实失败转成 handoff 回归：输入缺关键约束、lease 超时重派、worker 工具已执行、两个结果冲突、partial 被误 accept、权限 scope 跨 worker 泄露。
Anthropic 的 orchestrator-workers 模式说明了动态拆分价值。生产多 Agent 的难点不在模型数量，而在任务与状态能否可靠交接。Manifest、lease、artifact 和 acceptance 建好后，协作才是可观测系统，不是多个聊天机器人互相转述。