Claude Code多智能体系统入门指南：从零搭建到高效协作

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在单智能体架构中，所有计算和决策都集中在单个节点上完成。这种方式虽然简单，但在处理复杂任务时会遇到明显瓶颈：

计算能力受限：单个节点的 CPU/GPU 资源有限，难以应对高并发需求
单点故障风险：主节点宕机会导致整个系统瘫痪
任务响应延迟：串行处理模式无法充分利用分布式优势

而多智能体系统通过分布式协作，可以像人类团队一样分工合作。比如在电商推荐场景中：

用户画像智能体负责特征提取
商品匹配智能体处理相似度计算
排序智能体完成最终推荐生成

典型的 Claude Code 多智能体系统包含以下组件：

graph TD
    A[任务管理器] -->|gRPC| B(智能体 A)
    A -->|WebSocket| C(智能体 B)
    B <-->|ZeroMQ| D[共享内存]
    C <--> D

通信协议选择：
gRPC 适合需要强类型定义的场景
WebSocket 用于需要长连接的实时通信
ZeroMQ 则在进程间通信时效率最高
任务分配算法：
采用基于能力评估的加权轮询，每个智能体定期上报：
```
{
  'cpu_usage': 0.65,
  'mem_avail': 1024,
  'skills': ['nlp', 'image_processing']
}
```

首先安装必要依赖：

pip install claude-code-sdk==1.2.0 grpcio websockets

class ChatAgent:
    def __init__(self, agent_id):
        self.id = agent_id
        self.skills = ['translation', 'sentiment_analysis']
        # 声明服务端口
        self.port = 5000 + agent_id  # 避免端口冲突

    async def health_check(self):
        return {
            'status': 'active',
            'load': random.uniform(0, 1)  # 模拟负载
        }

def route_message(sender, recipients, content):
    """
    带负载均衡的消息路由
    :param recipients: 可用智能体列表
    :return: 选择负载最低的智能体
    """loads = [a.health_check()['load'] for a in recipients]
    return recipients[loads.index(min(loads))]

def collaborative_decision(agents, task):
    votes = {}
    for agent in agents:
        # 每个智能体独立投票
        vote = agent.vote_on_task(task) 
        votes[vote] = votes.get(vote, 0) + 1

    # 简单多数决
    return max(votes.items(), key=lambda x: x[1])[0]

端口冲突问题：
现象：Address already in use错误

解决：使用端口自动探测功能

def find_available_port(start_port):
    with socket.socket() as s:
        for port in range(start_port, start_port+100):
            try:
                s.bind(('', port))
                return port
            except OSError:
                continue