Organizing Context in a Multi-Agent Harness
本文介绍 LangChain Deep Agents 中的多智能体上下文管理机制。大多数 harness 支持子代理功能，监督者代理委派任务给子代理以实现并行推理和上下文隔离，但隔离的子代理可能重复收集监督者已有的上下文。为此 Deep Agents 引入上下文模式（context modes）：isolated（隔离模式）子代理以全新上下文启动，仅接收任务描述；fork（分叉模式）子代理继承监督者的完整对话历史，借助 prompt caching 更快更省。文章给出选择原则：worker 类代理（延续监督者已完成诊断的工作）适合 fork 模式，verifier 类代理（独立评审代码）适合 isolated 模式以避免锚定偏差，researcher 类代理处理独立问题时用 isolated 更利于并行。上下文模式与工具、中间件一样，是特化子代理的重要手段。
