多 Agent 协作一致性 - 速读

多 Agent 一致性不是让答案一样，而是让任务、事实和状态一致；模型负责判断，运行时负责版本、证据、副作用和完成证明。

• 一致性三件事：同一任务、同一事实、同一状态；推理可以保留分歧。
• 可执行交接状态：传递 snapshot、evidence、assumptions、constraints、artifacts 和 acceptance。
• 权威事实：聊天是历史，摘要是工作集，代码、测试、部署和业务库才是事实来源。
• 结果契约：保留来源、版本和状态，区分候选、已验证、冲突、否决。
• 局部重试与幂等：失败按子任务恢复，副作用先查状态，再用幂等键安全重放。
• 完成证据：commit、命令、退出码、报告和 Reviewer 结果共同定义“完成”。

最小实践：先为一个窄任务建立 global_task_id / sub_task_id / version / attempt / lease_until / result_ref，再补结构化 handoff 和局部重试。

证据边界：Google 研究数字为特定实验口径，本文架构建议来自公众号作者与参考资料综合解读。

关联：[[01-ai-agents/架构师-多Agent协作一致性-任务状态与证据]]、[[01-ai-agents/Loop-Engineering-验证才是瓶颈]]、[[01-ai-agents/phodal-Better-Harness-任务级证据评估]]。