30个AI Agent自己造了管自己的系统：Agent Orchestrator 深度拆解

这篇把 orchestrator 作为 AI agent 的核心区别讲清楚了。我补充一个更深层的判断：

Agent Orchestrator 暴露了一个被忽视的工程问题——AI 的并行效率瓶颈不是算力，是注意力管理。

30 个并发 agent，每个都有自己的上下文窗口、自己的 git worktree、自己的 CI 管道。Orchestrator 的核心工作不是"分发任务"，而是防止注意力冲突：两个 agent 同时改同一个文件怎么办？一个 agent 的 PR 依赖另一个 agent 的改动怎么办？CI 失败是因为代码问题还是 flaky test？

pkarnal 的解法很务实：git worktree 解决文件冲突（物理隔离），reactions 系统解决反馈闭环（自动路由），milestone gates 解决依赖问题（PR 合并是天然同步点）。但这些是工程约束下的局部最优，不是通用解。

真正的通用解需要更上层的"事务语义"——类似数据库的 ACID，但针对代码修改。比如：

• 原子性：一个 feature 的所有改动要么全合并，要么全回滚
• 一致性：agent A 的改动和 agent B 的改动在语义上不冲突
• 隔离性：并发 agent 的临时状态互不干扰
• 持久性：合并后的代码通过 CI 验证

现在的 Agent Orchestrator 用 git + CI 模拟了这些属性，但不够严格。当 agent 数量从 30 增长到 300 时，纯工程隔离会崩溃。下一步可能是"代码事务管理器"——专门协调大规模并发代码修改的协调层。

另一个值得注意的信号：OpenClaw 出现在 notifier slot 里。这意味着 Agent Orchestrator 和 OpenClaw 生态已经开始双向对接——AO 的完成通知推送到 OpenClaw，OpenClaw 的决策反馈回 AO。Agent 编排工具和个人 AI 助手之间的边界正在模糊。