2025最主流的AI架构总结，一次读懂：skill, sub-agents, code-act...

一：能力扩展与上下文管理范式• Skill 模式采用渐进式披露技术，将专门指令动态加载至主上下文，代表产品如 Claude Code Skills 适合文件转换等轻量工具调用。该方案优点是极低延迟且无启动成本，但局限在于长程对话中容易引发上下文污染，导致模型推理能力下降。• Subagent 通过分配独立的系统提示词与隔离窗口实现专业委派，如 ChatDev 模拟公司职能，有效防止主线程的上下文腐烂。隔离窗口虽然提升了任务专注度，但各子代理间信息互通困难，且每次启动需额外消耗约 2 万 Token 的基础开销。二：自主执行与多代理协同架构• CodeAct 模式将 Python 代码作为通用动作格式，代表产品如 Manus AI 在沙箱中通过“执行-观察”循环自主解决逻辑问题。其核心优势在于极高的环境自适应力，不受预定义工具集限制，但需警惕自动化执行中的无限循环风险。• Multi-Agent 架构强调角色驱动，CrewAI 模拟团队层级进行任务分发，AutoGen 则侧重多代理间的对话式辩论协同。该模式适合复杂、多领域的任务拆解，但由于代理间频繁传递冗长的消息历史，其通信成本远高于单代理系统。三：生产级可靠性与状态工程• Graph/State 架构以 LangGraph 为代表，将逻辑建模为有状态的有向图，支持检查点保存，是处理高容错业务逻辑的首选。这种方案允许实现“人在回路”审批与失败后的断点续传，缺点是开发复杂度较高，需要开发者具备严密的图形化思维。• Handoff 协议支持代理间的动态接力，如 OpenAI SDK 通过折叠历史记录来精简传输上下文，适合垂直专家的线性转接场景。这种“接力赛”模式能保持单个代理提示词的极度精简，但需防范代理之间因逻辑模糊而产生的对话“乒乓效应”。