多智能体编排实战:拆解Plan-and-Execute范式+三层记忆架构,手写无依赖轻量Agent调度引擎单Agent受上下文窗口、单次推理成本限制,复杂开发、数据分析长链路任务极易出现逻辑断裂、反复重推理问题。本文结合AutoGen、ReWOO核心论文与企业落地踩坑经验,对比ReAct、Plan-and-Execute、层级黑板三类多智能体编排范式,拆解短期/长期/反思三层记忆工程化设计思路;手写一套零第三方依赖纯Python多Agent编排Demo,内置任务依赖调度、记忆检索、任务反思全能力,无需LangGraph、CrewAI即可快速原型验证;同时横向对比2026主流多Agent框架选型边界,梳理多Ag