定义
多个模型或 Agent 分层生成输出；每后续层读取前一层多个输出并加以改进。
类别：决策
结构
适用场景
多模型融合、高质量生成、创意任务、答案综合。
不适用场景
低延迟任务、需要实际工具执行的任务或预算敏感的工作负载。
实现方法
- 第一层使用多样化的模型/prompt，避免输出同质化。
- 后续层读取前序输出，而非仅原始 prompt。
- 聚合器负责去重、冲突解决和质量排序。
- 限制层数——通常 2 到 3 层足够。
最小化伪代码
TypeScript
let layerOutputs = await Promise.all(layer1.map(a => a.run(prompt)));
for (const layer of nextLayers) {
layerOutputs = await Promise.all(layer.map(a => a.run({ prompt, previous: layerOutputs })));
}
return aggregator.run({ prompt, candidates: layerOutputs });
推荐的追踪事件
moa.layer.startedmoa.agent.outputmoa.layer.completedmoa.aggregated
常见失败模式
- 模型输出相关性过高，增益趋平。
- 延迟和成本膨胀。
- 聚合器合并了相互冲突的结论。
实现检查清单
- 输入/输出 schema 已定义。
- 每个 Agent 的权限边界已定义。
- 每个 Agent 调用携带 run id / trace id。
- 失败、超时、取消和重试策略已定义。
- 传递的上下文为最小必要信息，而非完整历史。
- 高风险操作需经过审批或验证器把关。