Claude Code多Agent协同工作实例：从零构建高效任务分配系统

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电商订单处理系统面临的核心挑战是并发量高、任务类型复杂。传统单体架构在处理这类场景时经常遇到以下问题：

任务饥饿 /Starvation：高优先级任务长时间占用资源，导致普通订单积压
重复消费 /Duplicate Consumption：网络抖动导致消息被多次处理
资源竞争 /Resource Contention：多个 Agent 同时抢锁引发性能瓶颈

我们对比了三种主流通信方式的特点：

Pub/Sub 模式
优点：天然支持广播，适合事件通知
缺点：无法保证消息必达
RPC 调用
优点：强一致性，适合需要即时响应的场景
缺点：耦合度高，扩展性差
消息队列 /Message Queue
优点：削峰填谷，适合异步处理
缺点：需要额外中间件

最终选择 ZeroMQ+Redis 组合方案，既保证性能又具备可靠性。

import zmq
import pickle

class AgentCommunicator:
    """
    ZeroMQ 通信封装类
    :param identity: Agent 唯一标识
    :param peers: 集群节点地址列表
    """
    def __init__(self, identity, peers):
        self.context = zmq.Context()
        self.socket = self.context.socket(zmq.DEALER)
        self.socket.setsockopt_string(zmq.IDENTITY, identity)

        for peer in peers:
            self.socket.connect(f"tcp://{peer}")

    def send(self, message):
        """序列化发送消息"""
        self.socket.send(pickle.dumps(message))

    def recv(self, timeout=1000):
        """带超时的消息接收"""
        if self.socket.poll(timeout):
            return pickle.loads(self.socket.recv())
        return None

Redis Lua 脚本保证原子性：

-- KEYS[1] 锁名称
-- ARGV[1] 持有者标识
-- ARGV[2] 超时时间 (ms)
local lock = redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1])
if lock == 1 then
    redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2])
    return 1
else
    if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
        redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2])
        return 1
    end
end
return 0

模式	TPS	平均延迟
单线程	1200	85ms
多 Agent(4 节点)	6800	22ms

通过 weakref 监控 Agent 状态对象：

import weakref

class StateTracker:
    def __init__(self):
        self._refs = weakref.WeakValueDictionary()

    def track(self, obj):
        self._refs[id(obj)] = obj

记录任务处理开始时间戳
心跳检测 /Heartbeat 超时后触发重试
最大重试次数限制

import time

class TokenBucket:
    def __init__(self, rate):
        self._rate = rate
        self._tokens = rate
        self._last = time.time()

    def consume(self):
        now = time.time()
        elapsed = now - self._last
        self._tokens += elapsed * self._rate
        self._last = now

        if self._tokens >= 1:
            self._tokens -= 1
            return True
        return False

当 Agent 数量超过 1000 时，当前架构可能需要：