Orchestrator-Workers（编排器-工作者）

编排器-工作者：中央 LLM 动态分解任务并分发

念

概念 · ORCHESTRATOR-WORKERS · 动态任务分解 · Agentic Workflow

编排器-工作者

Orchestrator-Workers — 中央 LLM 动态决定子任务，工作者 LLM 并行执行

编排器根据具体输入动态决定如何分解任务并分发给工作者；与并行化的关键区别：子任务不是预定义的。适用场景：复杂任务的子任务无法提前预测——如代码修改需要改哪些文件取决于具体任务内容。

与并行化的对比

维度ParallelizationOrchestrator-Workers

子任务预定义，固定动态决定，依赖输入

适用可独立拆分的批量任务复杂、不可预测的任务

开销低（无编排调用）高（额外编排 LLM 调用）

灵活性低高

A2A 协议扩展

单系统内

编排器 LLM + 工作者 LLM，共享进程和工具

跨系统（A2A）

编排器通过 Agent Card 发现能力，委派 Task，通过 SSE 接收结果

典型用例

代码产品（改哪些文件取决于任务）/ 多源信息搜索和综合

→ Parallelization · Agentic Systems · Harness EngineeringAnthropic (2024)

中央 LLM（编排器）动态分解任务，将子任务分发给工作者 LLM，最后综合结果。与 parallelization 的关键区别：子任务不是预定义的，而是编排器根据具体输入动态决定的。

复杂任务的子任务无法提前预测时。

典型用例：

属于 agentic systems 中复杂度较高的 workflow 模式。比 parallelization 更灵活，但编排器本身引入了额外的 LLM 调用开销。

Orchestrator-Workers 原本描述单系统内的 agent 编排。A2A 协议将这个模式扩展到跨系统边界：orchestrator 可以是任何框架的 client agent，workers 可以是任何框架实现的 remote agent，通过标准化的 A2A 协议通信。

这意味着 orchestrator 不再需要了解每个 worker agent 的内部实现——只需通过 Agent Card 发现能力，通过 A2A Task 委派任务，通过 SSE 或 push notification 接收结果。