MultiAgent Host 源码 + ADK prebuilt 三种预制模式（第92篇-E78）

上一篇 讲了两个 Agent 怎么协作——Host MultiAgent 和 DeepFlux Subagent 两种模式，以及"Agent 就是 Tool"这个核心设计。那篇侧重"怎么用"，这篇拆"里面怎么实现"。

三个问题串全篇：

（一）Host MultiAgent 源码拆解

上一篇 讲过 Host MultiAgent 的 Graph 拓扑和 specialist 注册。这里深入源码内部，看几个关键机制。

1. 输入的注入：map2list 把消息喂给 host

compose.go:49-83 的入口适配器把 Eino 的图状态（map[string]any）转成 LLM 能理解的消息列表。所有 specialist 的输出也通过同样的方式回流到消息列表。

2. 状态管理：state 结构体

compose.go:30-47 定义了图的内部状态：

type state struct {
Messages []*schema.Message
IsMultipleIntents bool
SpecialistResults map[string]string
}

• Messages：当前消息列表，host LLM 和 specialist 都往里写
• IsMultipleIntents：多意图标记，host 一次产出多个 tool call 时为 true
• SpecialistResults：各 specialist 的原始结果，供 summarizer 汇总

状态通过 ProcessState 在节点间流转。每个节点（host/specialist/summarizer）都能读写这个状态。

3. 流式处理：firstChunkStreamToolCallChecker

types.go:182-204 定义了一个重要的辅助函数：

type firstChunkStreamToolCallChecker struct {
done bool
hasCall bool
}

func (c *firstChunkStreamToolCallChecker) Check(chunk *schema.Message) bool {
if c.done {
return c.hasCall
}
c.done = true
c.hasCall = len(chunk.ToolCalls) > 0
return c.hasCall
}

只检查第一个 chunk 是否有 tool call。为什么只看第一个？因为流式场景下，host LLM 要么在第一个 chunk 就决定调 tool，要么就是不调。不需要等全部 chunk 到了再判断——这是性能优化，也避免了"等全部流式结果再决定"的延迟。

multiSpecialistsBranch（:222-244）用这个 checker 来分流：

if checker.Check(msg) {
// 有 tool call → 走 specialist 分支
} else {
// 无 tool call → 直接回答
}

4. 多意图汇总：Summarizer

multiIntentSummarizeNode（:286-335）处理多意图的汇总。逻辑分两层：

• 有 Summarizer 配置（:303-318）：用 LLM 汇总各 specialist 的结果。把 specialist 结果拼成消息列表，喂给 summarizer ChatModel，产出最终回答。
• 无 Summarizer 配置（:319-333）：纯拼接——[weather]: 结果1\\n[flight]: 结果2——不做 LLM 汇总。

这个设计很实用：不是所有场景都需要 LLM 汇总——简单场景下纯拼接就够了，省一次 LLM 调用。

5. 回调体系：HandOff 的三层设计

callback.go 定义了三层回调：

三层设计的好处：用户只需关心 HandOff 事件，不需要理解 Eino 内部的回调机制。

（二）ADK Supervisor 模式：transfer 机制

supervisor/supervisor.go 只有 121 行，核心就两个动作：

1. 限制子 agent 只能回 supervisor

// supervisor.go:101-108
for _, subAgent := range conf.SubAgents {
subAgents = append(subAgents, adk.AgentWithDeterministicTransferTo(ctx, &adk.DeterministicTransferConfig{
Agent: subAgent,
ToAgentNames: []string{supervisorName},
}))
}

AgentWithDeterministicTransferTo 在每个子 agent 外面包一层，限制它只能 transfer 到 ToAgentNames 列表中的 agent。这里的 ToAgentNames 只有 supervisor 的名字。

效果：子 agent 之间不能直接通信，所有通信必须经过 supervisor。这是 supervisor 模式的核心约束——supervisor 是唯一的协调者。

2. 统一追踪

// supervisor.go:53-84
type supervisorContainer struct {
name string
inner adk.ResumableAgent
}

supervisorContainer 把整个 supervisor 结构（supervisor + 所有子 agent）包装成一个 agent。当 callback 注册时，OnStart/OnEnd 只触发一次，创建单一 trace root。所有 agent 共享同一个 trace 上下文。

3. NOT RECOMMENDED 的原因

源码注释直言：

Supervisor is built on agent transfer with full context sharing, which has not proven to be more effective empirically. Consider using ChatModelAgent with AgentTool or DeepAgent instead.

“经验证明这个方向不如另一个方向”。具体原因：

• 共享完整上下文：transfer 时 supervisor 和子 agent 共享完整的消息历史，上下文膨胀快
• 缺乏隔离：子 agent 能"看到" supervisor 的所有历史，包括不该它关心的信息
• 替代方案更好：AgentTool（把 agent 当 tool 调，独立 session）和 DeepAgent（内置 task tool 调度）在经验上更有效

（三）ADK Plan-Execute 模式：三阶段循环

plan_execute.go 有 881 行，是三个 prebuilt 中代码量最大的。核心是 New 函数（:862-880）：

func New(ctx context.Context, cfg *Config) (adk.ResumableAgent, error) {
loop, _ := adk.NewLoopAgent(ctx, &adk.LoopAgentConfig{
Name: "execute_replan",
SubAgents: []adk.Agent{cfg.Executor, cfg.Replanner},
MaxIterations: maxIterations,
})
return adk.NewSequentialAgent(ctx, &adk.SequentialAgentConfig{
Name: "plan_execute_replan",
SubAgents: []adk.Agent{cfg.Planner, loop},
})
}

结构是 SequentialAgent(Planner, LoopAgent(Executor, Replanner))：

Planner（生成计划）
↓
LoopAgent（循环直到完成）
├─ Executor（执行第一步）
└─ Replanner（决定：继续 or 完成）
├─ 继续 → 更新计划 → 回到 Executor
└─ 完成 → 退出

状态传递：Session Value

四个 Session Key 在不同 agent 之间传递状态：

关键细节：ExecutedStepsSessionKey 的累积发生在 Replanner（:667-671），不是在 Executor。Replanner 把当前步骤的结果追加到历史列表，然后决定下一步。

工具调用：PlanTool + RespondTool

Replanner 有两个工具（:110-142）：

• PlanTool：生成/更新计划，参数 steps[]（步骤列表）
• RespondTool：生成最终响应，参数 response（回复文本）

Replanner 的 prompt（:192-238）告诉 LLM 二选一：要么调 respond_tool 结束，要么调 plan_tool 更新计划继续。这是一个经典的"工具驱动流程控制"——LLM 通过选择不同的工具来决定流程走向。

循环终止

Replanner 调 respond_tool 时触发 BreakLoopAction（:748）：

if msg.ToolCalls[0].Function.Name == r.respondTool.Name {
action := adk.NewBreakLoopAction(r.Name(ctx))
generator.Send(&adk.AgentEvent{Action: action})
return msg, nil
}

BreakLoopAction 告诉 LoopAgent “这个循环该停了”，LoopAgent 收到后退出循环。

（四）ADK Deep 模式：内置工具 + task tool 调度

deep/deep.go 只有 268 行，但构造了一个完整的 agent 脚手架。核心是 NewTyped（:116-166）：

func NewTyped[M adk.MessageType](ctx context.Context, cfg *TypedConfig[M]) (adk.TypedResumableAgent[M], error) {
// 1. 构建内置中间件
handlers, _ := buildTypedBuiltinAgentMiddlewares(ctx, cfg)

// 2. 构建 task tool（子 agent 调度）
tt, _ := typedTaskToolMiddleware(ctx, …)
handlers = append(handlers, tt)

// 3. 创建 ChatModelAgent
return adk.NewTypedChatModelAgent(ctx, &adk.TypedChatModelAgentConfig[M]{…})
}

内置工具链

Deep agent 启动时自动装配三个中间件（buildTypedBuiltinAgentMiddlewares，:209-232）：

Task Tool：把 Agent 当 Tool 调

task_tool.go:61-124 的 typedNewTaskTool 是 Deep agent 的核心：

func typedNewTaskTool[M](…) (tool.InvokableTool, error) {
t := &typedTaskTool[M]{
subAgents: map[string]tool.InvokableTool{},
}
// 1. 如果未禁用通用子 agent，创建一个
if !withoutGeneralSubAgent {
generalAgent, _ := adk.NewTypedChatModelAgent(ctx, …)
t.subAgents[generalAgent.Name(ctx)] = adk.NewTypedAgentTool(ctx, generalAgent)
}
// 2. 把用户提供的子 agent 也包装成 AgentTool
for _, a := range subAgents {
t.subAgents[a.Name(ctx)] = adk.NewTypedAgentTool(ctx, a)
}
return t, nil
}

InvokableRun（:156-175）的路由逻辑很简单：

func (t *typedTaskTool[M]) InvokableRun(ctx, argumentsInJSON string, …) (string, error) {
input := &taskToolArgument{}
json.Unmarshal([]byte(argumentsInJSON), input)
// 按 subagent_type 找对应的 AgentTool
a := t.subAgents[input.SubagentType]
// 把 description 作为参数传给子 agent
return a.InvokableRun(ctx, marshal(map[string]string{"request": input.Description}))
}

参数只有两个字段：subagent_type（选哪个子 agent）和 description（子 agent 的任务描述）。主 agent 调 task tool 时，就像调度一个短生命周期的工作进程。

通用子 agent

general-purpose agent（:86-112）是一个特殊设计：它共享主 agent 的 instruction、tools、middlewares、handlers。这意味着通用子 agent 和主 agent 有相同的能力，但有自己的独立 session。

用途：主 agent 把复杂子任务委托给这个"分身"，自己聚焦在协调上。

中英文双语 Prompt

Deep agent 的 prompt 是四种模式中最丰富的（prompt.go 有 685 行），所有 prompt 都有中英文两套：

• baseAgentInstruction / baseAgentInstructionChinese：主 agent 的系统指令（~110 行），包含语气风格、安全策略、编码规范、工具使用策略
• taskPrompt / taskPromptChinese：task tool 的使用说明，告诉主 agent 什么时候该用 task tool
• taskToolDescription / taskToolDescriptionChinese：task tool 的描述，模板变量 {other_agents} 填入可用子 agent 列表
• writeTodosToolDescription / writeTodosToolDescriptionChinese：write_todos 工具的使用说明（~180 行），大量示例

语言选择通过 internal.SelectPrompt 自动判断，根据上下文语言选择对应版本。

Deep Agent 的 prompt 来源

Deep agent 的 prompt 设计借鉴了 LangChain 的 DeepAgents 项目和 Claude Code（prompt.go:21-23）：

This file contains prompt templates and tool descriptions adapted from the DeepAgents project and ClaudeCode.

这说明 Deep agent 不是凭空设计——它复刻了 Claude Code 在编码场景中验证过的 prompt 模式，包括任务管理（write_todos）、子进程调度（task tool）、文件系统操作等。

（五）三种 prebuilt 模式，一张表

小结

几条设计判断：

• Transfer 共享上下文不如 AgentTool 独立 session。 Supervisor 的 NOT RECOMMENDED 标注不是功能不好用，而是"经验证明这个方向不如另一个方向"。AgentTool 给每个子 agent 独立 session 和 checkpoint，隔离性更好。

• Plan-Execute 的本质是"工具驱动流程控制"。 Replanner 不是通过代码分支决定"继续 or 完成"，而是通过给 LLM 两个工具（plan_tool / respond_tool），让 LLM 自己选。这是一种"把控制流交给模型"的设计。

• Deep agent 是 Claude Code 的复刻。 从 write_todos 的任务管理到 task tool 的子进程调度，再到 filesystem 工具链，Deep agent 把 Claude Code 在编码场景中验证过的模式搬到了 Eino ADK。

• prompt 就是代码。 Deep agent 的 685 行 prompt 不是"文档"，而是 agent 行为的核心逻辑。prompt 控制着主 agent 什么时候用 task tool、什么时候并行、什么时候写 todos——这些行为不是硬编码的，而是"软编码"在 prompt 里。

下一篇讲 Agent 间 Transfer 交接——用户在多个 Agent 间无缝切换，以及 Eino ADK 的 transfer 机制源码。