Kimi Agent Swarm（Kimi 智能体集群）

Kimi Agent Swarm（Kimi 智能体集群）

模式概述

Kimi Agent Swarm 是月之暗面（Moonshot AI）在其 Kimi K2.5 及后续模型中引入的一种内生多智能体集群协作机制。与传统的多 Agent 框架不同，Agent Swarm 不是需要开发者手动编排的外部工具，而是模型本身具备的能力——当面对复杂任务时，模型会自动拆解任务、动态生成多个子 Agent、分配角色并并行执行，最终汇总结果。

这种模式的核心价值在于零人工编排。开发者不需要预先定义 Master-Worker 结构、不需要手动配置 Agent 角色、不需要写任务分解逻辑——模型自己判断什么时候需要"集群作战"，自己决定拆成多少个子任务、每个子 Agent 负责什么。这种"模型即编排器"的设计，把多 Agent 协作的门槛从"需要懂架构"降低到"只需要描述任务"。

一句话概括：Agent Swarm 让模型自己当"项目经理"，自动组建临时团队、分配任务、并行执行、汇总结果，开发者只需提出需求。

核心模块

Agent Swarm 的核心在于模型内生的任务理解、拆解、调度与汇总能力，可以拆解为四个关键模块：

模块 1：任务分析器

任务分析器是 Agent Swarm 的"决策中枢"。它接收用户的自然语言请求后，会判断：

• 这个任务是否足够复杂，需要多 Agent 协作？
• 如果需要，应该拆成几个子任务？
• 哪些子任务可以并行，哪些有依赖关系？

这个判断过程完全由模型自主完成，不需要开发者提供任何配置或提示词模板。

模块 2：任务拆解器

任务拆解器负责将复杂任务分解为多个相对独立的子任务。与传统 Master-Worker 模式中需要开发者预先定义分解逻辑不同，Agent Swarm 的拆解是动态的、自适应的——模型会根据任务的具体内容，实时决定拆解策略。

例如，面对"分析 AI 在医疗、金融、教育三个行业的应用"这个任务，模型会自动拆成三个并行子任务；而面对"先研究市场趋势，再根据趋势制定产品策略"这个任务，模型会识别出顺序依赖，按序执行。

模块 3：动态调度器

动态调度器是 Agent Swarm 最具特色的模块。它不是简单地调用预定义的 Agent，而是实时生成子 Agent，并为每个子 Agent 分配：

• 专属的角色描述（System Prompt）
• 专用的工具集（Tools）
• 具体的子任务描述

根据月之暗面官方数据，Kimi K2.5 最多可调度 100 个子 Agent，Kimi K2.6 进一步提升到 300 个子 Agent，支持上千步任务执行流程。

模块 4：结果聚合器

结果聚合器负责收集所有子 Agent 的输出，并处理以下情况：

• 全部成功：合并所有结果，整理成连贯的最终输出
• 部分失败：对失败的子任务决定是重试、跳过，还是用已有结果降级输出
• 结果冲突：不同子 Agent 返回了矛盾信息时，进行冲突解决

架构图

流程说明：

• User → Analyzer：用户提交请求，任务分析器判断复杂度
• Analyzer → Decomposer：如果任务足够复杂，触发 Swarm 模式，进入任务拆解
• Decomposer → Scheduler：生成子任务列表，交给动态调度器
• Scheduler → 子 Agent：调度器实时生成 N 个子 Agent，分配角色和任务
• 子 Agent → 子结果：所有子 Agent 并行执行，各自返回结果
• 子结果 → Aggregator：结果聚合器收集所有输出，处理冲突和失败
• Aggregator → Final：输出最终答案

关键控制点是"任务分析器"——它决定了是否触发 Swarm 模式。对于简单任务，模型会直接用单 Agent 处理，避免不必要的开销。

工作流程

1. 步骤 1（任务分析）： 用户提交请求后，模型首先判断任务复杂度。如果任务足够复杂（如多维度分析、大规模数据处理、需要多领域知识），则触发 Swarm 模式。

2. 步骤 2（任务拆解）： 模型将复杂任务分解为 N 个子任务。拆解时考虑：子任务间的依赖关系、并行可行性、每个子任务的复杂度。

3. 步骤 3（动态生成子 Agent）： 调度器为每个子任务实时生成一个子 Agent，分配专属的角色描述、工具集和任务描述。所有子 Agent 同时启动执行。

4. 步骤 4（并行执行）： 100-300 个子 Agent 并行工作，各自独立完成分配到的任务。每个子 Agent 可以调用工具、访问网络、处理数据。

5. 步骤 5（结果汇总）： 结果聚合器收集所有子 Agent 的输出，处理失败和冲突，合并为最终答案返回给用户。

终止条件：

• 所有子 Agent 成功返回 → 聚合器汇总后输出最终答案
• 部分子 Agent 失败 → 重试或降级，用已有结果合成最佳答案
• 达到最大执行步数（上千步）→ 返回部分结果并说明缺失项

执行示例

用户请求："帮我做一份 2026 年 AI Agent 技术趋势分析报告，涵盖技术、市场、人才三个维度"

第 1 步：任务分析器判断

任务分析：
- 复杂度：高（多维度、需要大量信息收集和分析）
- 决策：触发 Swarm 模式

第 2 步：任务拆解器分解

子任务列表：
  子任务 1：收集 2026 年 AI Agent 技术发展动态 → 分配给技术研究 Agent
  子任务 2：分析 AI Agent 市场规模和投融资情况 → 分配给市场分析 Agent
  子任务 3：调研 AI Agent 人才需求和薪资趋势 → 分配给人才研究 Agent
  子任务 4：整理主流 Agent 框架对比 → 分配给技术评测 Agent
  子任务 5：收集行业应用案例 → 分配给案例研究 Agent

第 3 步：动态调度器生成子 Agent

调度器实时生成 5 个子 Agent：
- 技术研究 Agent：角色="AI 技术分析师"，工具=[搜索引擎、论文数据库]
- 市场分析 Agent：角色="市场研究专家"，工具=[金融数据API、搜索引擎]
- 人才研究 Agent：角色="HR 数据分析师"，工具=[招聘网站API、搜索引擎]
- 技术评测 Agent：角色="技术架构师"，工具=[GitHub API、文档搜索]
- 案例研究 Agent：角色="行业研究员"，工具=[搜索引擎、新闻API]

第 4 步：5 个子 Agent 并行执行

技术研究 Agent：搜索技术论文 → 整理 5 个技术趋势 → 返回结构化结果
市场分析 Agent：查询市场数据 → 分析投融资趋势 → 返回结构化结果
人才研究 Agent：爬取招聘数据 → 分析薪资分布 → 返回结构化结果
技术评测 Agent：对比主流框架 → 整理优劣势 → 返回结构化结果
案例研究 Agent：收集行业案例 → 整理 10 个典型案例 → 返回结构化结果

5 个 Agent 同时执行，总耗时约 60 秒

第 5 步：结果聚合器汇总

聚合器收到 5 份子结果：
- 检查状态：5 个 Agent 全部成功
- 合并数据：技术趋势 + 市场数据 + 人才分析 + 框架对比 + 应用案例
- 补充分析：跨维度关联分析、未来展望
- 输出：一份包含五个章节的完整报告

总耗时约 90 秒（60 秒并行执行 + 30 秒汇总），远快于串行执行的 300 秒。

适用场景

适合的场景

1. 大规模多维度分析任务：如市场研究报告、行业趋势分析、竞品对比等需要同时处理多个维度的任务。Agent Swarm 可以让多个子 Agent 并行收集和分析数据，效率提升 10 倍以上。

2. 需要多领域知识的复杂任务：如技术方案评审需要同时考虑架构、安全、性能、成本等多个方面。每个子 Agent 专注于一个领域，专业性高于通用 Agent。

3. 长周期执行任务：如持续监控、周期性报告生成、大规模数据处理等需要长时间运行的任务。Agent Swarm 支持上千步执行流程，可以处理单个 Agent 无法完成的超长任务。

4. 需要动态调整策略的任务：如探索性研究、开放性问题求解等任务，执行过程中可能需要根据中间结果调整方向。Agent Swarm 的动态调度能力可以实时调整子 Agent 的数量和角色。

不适合的场景

1. 简单任务：查天气、翻译一句话、简单问答等任务，一次 LLM 调用就能完成，触发 Swarm 模式只会增加不必要的开销和延迟。

2. 强顺序依赖任务：如果任务的每一步都必须等上一步完成才能开始，并行化没有意义。此时用 ReAct 或 Planner-Executor 模式更直接。

3. 需要精确控制的任务：如果开发者需要精确控制每个 Agent 的行为、工具调用、输出格式，Agent Swarm 的自动化特性反而会成为限制。此时应该用传统的 Master-Worker 模式，手动编排 Agent。

4. 成本敏感的任务：Agent Swarm 会生成大量子 Agent，每个子 Agent 都会消耗 token。如果任务预算有限，应该评估是否真的需要这么多 Agent。

典型实现

Agent Swarm 是 Kimi 模型的内生能力，开发者无法直接控制其内部实现。但可以通过 Kimi API 触发 Swarm 模式：

# 基于 Kimi API 触发 Agent Swarm（伪代码示意）
# 依赖：openai（兼容 Kimi API）

from openai import OpenAI

# 初始化 Kimi 客户端
client = OpenAI(
    api_key="your-kimi-api-key",
    base_url="https://api.moonshot.cn/v1"
)

# 提交复杂任务，模型会自动判断是否触发 Swarm
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",  # 或 kimi-k2.6
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "帮我做一份 2026 年 AI Agent 技术趋势分析报告，涵盖技术、市场、人才三个维度"
        }
    ]
)

# 模型会自动：
# 1. 判断任务复杂度
# 2. 拆解为多个子任务
# 3. 生成子 Agent 并行执行
# 4. 汇总结果返回最终答案

print(response.choices[0].message.content)

代码说明：开发者只需要像调用普通 LLM 一样提交请求，模型会自动判断是否需要触发 Swarm 模式。不需要手动配置 Agent 角色、不需要写任务分解逻辑、不需要管理并行执行——这一切都由模型内生完成。

优劣势分析

边界说明：Agent Swarm 的优势在"任务复杂但描述简单"的场景下最突出——用户只需要说"帮我做 X"，模型自己判断怎么拆、怎么并行。但如果开发者需要精细控制 Agent 行为，传统 Master-Worker 模式更合适。

与相关模式的对比

选择建议：

• 任务复杂但你不想管编排细节 → 选 Agent Swarm（需要 Kimi 模型）
• 任务需要精细控制、需要自定义 Agent 角色 → 选 Master-Worker
• 任务是"A 做完交给 B，B 做完交给 C"的流水线 → 选 Handoff

常见误区

思考题

参考资料

1. 月之暗面创始人关于 Agent Swarm 的声明（2026年3月25日）：https://finance.sina.com.cn/stock/bxjj/2026-03-25/doc-inhseiya6960723.shtml
2. Kimi K2.5 发布公告（2026年1月27日）：https://so.html5.qq.com/page/real/search_news?docid=70000021_07469786fe571852
3. Kimi K2.6 技术分析（2026年5月16日）：https://blog.csdn.net/easyllm/article/details/160417495
4. Kimi K2.5 详细介绍（2026年4月22日）：https://blog.csdn.net/chailangcompany/article/details/158581358