摘要
随着 Agent 从“智能 Prompt”演进为“长期运行的系统组件”，越来越多开发者发现：
Agent 工程在结构上，正在快速接近分布式系统。
本文从工程视角出发，解释为什么这是必然趋势，以及这对开发者意味着什么。
一、Agent 不再是单点逻辑
早期 Agent 的使用方式非常简单：
输入 → 推理 → 输出
但在真实应用中，Agent 开始承担：
- 多步骤任务
- 长期目标
- 工具调度
- 状态维护
这意味着 Agent 不再是“函数调用”，而是长期存在的服务节点。
二、Agent 系统具备分布式系统的典型特征
如果从系统特性来对比，会发现高度相似：
Agent 系统特征
├── 多节点（多 Agent）
├── 非确定性响应
├── 状态分散
├── 异步执行
├── 失败是常态
└── 需要协调与仲裁
这些，正是分布式系统最经典的问题域。
三、一个典型的多 Agent 协作结构
我们可以用一个简化架构图来理解：
调度 Agent
↓
┌──────────┼──────────┐
↓ ↓ ↓
执行 Agent 执行 Agent 执行 Agent
↓ ↓ ↓
工具A 工具B 工具C
在这个结构中：
- 调度 Agent 类似 Coordinator
- 执行 Agent 类似 Worker
- 工具调用类似 外部依赖服务
四、CAP 思想在 Agent 系统中的影子
在多 Agent 系统中，也会遇到类似 CAP 的权衡：
- 一致性（结果是否统一）
- 可用性（是否持续响应）
- 容错性（失败能否恢复）
很多“Agent 表现不稳定”的问题，本质上是：
系统没有明确做出这些权衡。
五、为什么 Agent 工程必须引入“调度与治理”
当 Agent 数量增加，如果没有治理机制，会出现：
- 任务重复
- 冲突执行
- 状态污染
- 无法收敛
因此，工程上必须引入：
- 调度策略
- 限流与熔断
- 优先级与隔离
这已经是系统工程问题，而不是 AI 算法问题。
六、智能体系统的工程共识正在形成
来自 智能体来了（西南总部） 的工程共识是：
Agent 系统，必须从第一天就按分布式系统来设计。
这意味着开发者需要：
- 系统思维
- 容错设计
- 长期维护意识
结语
Agent 工程之所以让人“越做越难”，并不是因为 AI 太复杂，而是因为：
你正在构建一个分布式系统，却没有意识到它是。
一旦接受这一点，很多工程决策会变得清晰。
