Agent 执行器可以并发执行多个 Agent 吗？协作怎么实现？

“我的自动化流程卡死了！”——当多个 Agent 争抢资源时怎么办？

上周一位做跨境电商的朋友紧急找我：“Dr. n8n，我用 n8n 搭了 5 个客服自动回复 Agent，结果客户一多，系统直接卡住，订单漏回、消息延迟，差点被老板炒鱿鱼！”

这其实是个经典误区：很多人以为把多个 Agent 丢进执行器，它们就会像餐厅服务员一样各司其职。但现实是——如果没做好并发与协作设计，它们更像一群抢着上厕所的熊孩子，谁也别想痛快。

💡 Dr.n8n 提醒：Agent 并发 ≠ 简单堆砌。就像开火锅店，光有五个服务员不够，你得有叫号系统、分工手册和传菜动线。

并发执行：技术上可行，但你需要“交通指挥官”

先说结论：是的，Agent 执行器可以并发执行多个 Agent。但能否高效、稳定地运行，取决于你的架构设计。

在 n8n 中，每个工作流（Workflow）本质上就是一个独立的执行单元。如果你启动多个工作流实例，或在一个工作流中使用“并行节点”，系统会为每个分支分配独立的执行上下文。这意味着：

• 内存不共享 → 数据隔离安全
• CPU 可并行 → 提升吞吐量
• IO 不阻塞 → 避免一个慢请求拖垮全局

但问题来了：如果 5 个 Agent 同时调用同一个库存 API，而该 API 有 QPS 限制（比如每秒 10 次），那第 11 个请求就会失败。这时候，就需要“协作机制”登场。

协作实现三板斧：队列、锁、状态机

我在帮某 SaaS 客户搭建“多 Agent 协同工单系统”时，总结出三个核心协作策略，亲测有效：

1. 任务队列（Queue）——让 Agent 排队领活儿

不要让所有 Agent 同时去抓数据库最新工单。而是设置一个中央“任务池”（比如 Redis List 或 RabbitMQ），由调度器统一分发任务。

// 伪代码示例：从 Redis 队列中取任务
const task = await redis.lpop('agent_task_queue');
if (task) {
  // 分配给当前空闲 Agent 处理
  processTask(task);
}

类比：就像麦当劳点餐，顾客（请求）先进入排队系统，再由空闲收银员（Agent）逐个服务，避免所有人挤在同一个柜台前。

2. 分布式锁（Lock）——防止“双写冲突”

当多个 Agent 需要修改同一份数据（如更新客户积分），必须加锁。否则会出现“两个客服同时给客户加 100 积分，结果只加了 100 而不是 200”的灾难。

// 使用 Redis SETNX 实现简易锁
const lockKey = `lock:customer:${customerId}`;
const acquired = await redis.set(lockKey, 'locked', 'EX', 30, 'NX');
if (acquired) {
  try {
    // 安全执行积分更新
    await updateCustomerPoints(customerId, 100);
  } finally {
    await redis.del(lockKey); // 释放锁
  }
} else {
  // 等待或重试
}

3. 状态机（State Machine）——明确谁在什么时候该做什么

复杂的多 Agent 协作，需要一张“状态流转图”。比如：

每个 Agent 只处理自己“认领”的状态，完成后更新状态字段，通知下一个环节。这样即使 10 个 Agent 同时在线，也不会打架。

实战建议：从小规模开始，用“心跳+日志”监控协作健康度

不要一上来就部署 10 个并发 Agent。我建议：

1. 先跑 2 个 Agent，观察资源占用和错误率；
2. 加入“心跳检测”节点，定期上报存活状态；
3. 关键操作前后打日志，记录“谁在什么时间处理了什么”；
4. 设置告警阈值（如队列积压 > 100 条时发 Slack 通知）。

记住：并发是手段，协作是艺术。没有协作的并发，只会让你的系统更快地崩溃。

总结：Agent 协作 = 并发能力 × 协调机制

回到最初的问题：Agent 执行器当然能并发跑多个 Agent —— 但只有配上合理的队列、锁和状态管理，它们才能像交响乐团一样和谐演奏，而不是像菜市场一样吵成一团。

你现在正在搭建多 Agent 系统吗？遇到了哪些“打架”场景？欢迎在评论区留言，我会挑 3 个典型问题，手把手帮你重构架构！