本文是 Agent 开发入门系列的实操篇，教读者用 88 行 Python 代码实现一个最小化的 Supervisor（主管）智能体。Supervisor 本身不干活，只负责拆任务、派活给手下 worker（coder 和 tester）、并验收汇报。文章对比了子智能体、智能体团队与 Supervisor 三种模式的差异，详细讲解了 agent_loop 循环、工具定义、delegate 派活机制、上下文隔离等核心概念，并给出完整可运行的代码、环境配置步骤、运行示例及常见坑点说明，最后引导读者扩展更多 worker 角色。
本文探讨Agent Harness中的会话隔离问题，包括Session Isolation和Resource/Tool Isolation。文章解释了为什么需要会话隔离，如何通过SessionManager管理独立会话，以及ToolRegistry如何避免全局状态污染。重点指出工具定义应全局共享，而运行时状态需通过RuntimeContext按Session注入。最后讨论了多租户SaaS场景下的五层隔离设计，强调身份验证、租户命名空间、工作区域隔离及工具运行时安全。
文章介绍了2026年爆火的GitHub仓库The Agency，它包含61个专职Agent和9个部门，展示了与通用型AI完全不同的思路。核心观点包括：专业化比智能更重要、结构本身就是产品、Agent间的交接即图的边。文章阐述了验证者模式——工作者与验证者绝不能共享上下文，否则就是自己批改自己的作业。最后给出实操指南：用researcher、builder、reviewer三个提示词文件搭建最小三节点Agent图，强调私有上下文与共享状态的分离是构建可靠Agent系统的关键。
文章深入探讨了多智能体系统背后的数学原理，解释了为何单Agent容易产出平庸方案（陷入“高概率吸引子”的盆地）。作者引用Cognition AI的实验，指出多Agent系统的核心价值不在于协同共享，而在于通过“上下文隔离”制造认知差异，从而打破思维定势。真正的Harness机制是通过改变约束条件，让不同Agent拥有不同的判断标准和认知框架。
