你好，我是郑工长。
我们对AI Agent的想象，是不是还停留在“一个无所不能的超级助理”？最近，Anthropic发布的“Cowork”给了我们一个新答案：未来的主角，不是单个的超级Agent，而是一个由Agent组成的“自主专家团队”。
过去的Agent，就像一个什么都懂一点，但什么都不精的“瑞士军刀”。你给它一个复杂的任务，它会在同一个巨大的、混乱的上下文中反复挣扎，很容易迷失方向或达到性能极限。它是一个孤独的通才。
“Cowork”的核心突破，是让“母体Agent”学会了项目管理。当接到一个复杂任务（比如“分析上个季度的销售数据并生成PPT”），它不再自己硬扛，而是会创建并委派多个“子智能体”（sub-agent）。例如，一个“数据分析Agent”，一个“图表生成Agent”，一个“PPT排版Agent”。每个子Agent都在一个干净、独立的上下文中专注于自己的单一任务。母体Agent则负责监督和整合最终结果。
从工程角度看，这种“母-子Agent”架构至少有三大优势：
- 上下文隔离 (Context Isolation): 每个子Agent都有自己的“小黑板”，不会被其他任务的信息干扰，极大地降低了出错率和“幻觉”的产生。
- 可扩展性与并行化 (Scalability & Parallelism): 理论上，母体Agent可以并行启动多个子Agent，同时处理不同子任务，效率远超单体Agent。
- 专业化与可复用性 (Specialization & Reusability): 我们可以构建高度专业化的子Agent（比如一个“代码审查Agent”），并在不同的母体任务中复用它们，就像调用一个函数库一样。
我们正在见证一条新的工程定律的诞生：
对于复杂的AI任务，最优解不是构建一个更强大的“单体智能”，而是设计一个更高效的“分布式智能系统”。
从单体Agent到“母-子Agent”，就像从单线程程序进化到多线程/微服务架构，这是一个必然的演进方向。AI工作流自动化的新时代，已经来了。
