AI 代理協調（AI agent orchestration）是協調多個自主 AI 代理共同完成任務的做法，本文由 GitHub Resources 發布。當團隊同時派多個代理做程式碼審查、資安掃描與合規檢查，缺乏協調容易造成任務衝突或重複工作，代理協調就是用來建立控制機制，管理代理之間的協作。
文章說明代理協調的運作分成六個階段：任務攝入、代理選擇、上下文共享、執行、人工介入與完成記錄，其中在關鍵決策點會設置確定性檢查點與人工核准門檻。系統的核心元件包括負責調度的協調器、專門化的代理、追蹤進度的狀態存儲、落實規則的政策引擎、防止代理做出危險行為的護欄，以及記錄日誌與追蹤成本的可觀測性機制。
文章整理出循序、並發、群聊、交接與磁吸五種編排模式，以及中央集中、去中心化、聯邦型三種協調模型，並列出優缺點與適用情境。文中點名 LangChain、AutoGen 與 Microsoft Agent Framework 等工具，說明企業級編排工具開始內建治理功能。
這篇文章偏向企業與軟體工程的實務面，不是給初學者的入門教材，但文章反覆提醒的重點：多個自動化流程一起運作時，要留下人工核准的關卡與清楚的日誌紀錄，這其實也是寫程式的基本習慣。對正在學程式的孩子來說，可以先從搞懂程式在做什麼、每一步為什麼要這樣寫開始，之後接觸多代理系統會更容易上手。
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