# Introduction（引言）

當 LLM 應用從單一 Agent 進入多 Agent 階段，「指揮（conductor）」的角色變得關鍵：誰決定哪個 Agent 處理哪個任務？如何協調彼此的輸出？如何避免無限循環？這些問題並無業界標準解，需要透過實作累積經驗。本專案即是作者探索多 Agent 編排設計的私人實驗場，以 TypeScript 撰寫不同編排策略並比較其行為。

# Methods（方法）

實作以 TypeScript 為主，以模組化方式設計多種編排原型：中央指揮型（一個 conductor 分派任務）、消息總線型（Agent 之間自由訂閱事件）、流水線型（任務依序傳遞）。每種原型皆以同樣的範例任務（如「對一組病例做摘要與分類」）測試，量化比較其延遲、token 用量與正確率。

整體採取「先嘗試再評論」原則：不預設哪種編排最佳，而是透過實際運行收集行為資料。所有實驗紀錄與結論留存於倉庫內，作為日後設計決策的參考。

# Results（結果）

不同編排在不同情境下展現各自優勢：中央指揮在任務界線清晰時最穩定，但 conductor 本身成為瓶頸；消息總線在開放式探索任務上表現靈活，但更難除錯；流水線適合線性流程但缺乏彈性。這些觀察直接影響了作者其他多 Agent 專案（如 agentic-holdem）的架構選擇。

# Discussion（討論）

本專案實踐了「實驗倉庫驅動工程決策」的方法：在缺乏明確最佳解時，以可觀察的小型原型代替長篇辯論。限制方面，實驗任務簡化過後可能與真實場景行為差異；TypeScript 語言生態雖適合 web 整合，對於後端編排亦有 Python 等替代選項值得比較。未來可擴展為公開的多 Agent 編排基準測試，並接入更多 LLM 供應商以排除模型特異性。

# 連結

• GitHub：htlin222/conductor-playground
• 主要語言：TypeScript
• 最後更新：2026-03-18