一个 Agent 能搞定，为什么我们要搞"一支小队"？前 16 篇，我们让单个 Agent 越来越强：能上线、看得见、有护栏、会换新、记得住。可当你把任务交给它时，你会发现单机 Agent 有个天花板——一个 Agent既要做规划、又要动手、又要自查：它自说自话，容易一条道走到黑，错了它还不一定发现；任务一拆（查资料 → 计算 → 复核格式），让一个 Agent “串行全干”，上下文越拖越长、“前面刚算完后面就忘”；真出错了，没有一个"独立复核"的眼睛，错误会直接漏到用户脸上。工业生产里，分工 + 复核是标配：一个人既写代码又当测试，一定会出车祸。Agent 也一样——把"规划的脑"、“干活的腿”、"复核的眼"拆成多个独立角色，由一个协调者在中间编排，让它们各司其职、互相补位。这就是多 Agent 编排（multi-agent orchestration）。这一篇，我们不用任何框架，用纯 Python 把一个小队搭起来：一个Orchestrator，下面挂规划、执行、复核三个角色，跑一个"查某股票并输出结构化结果"的任务。它会真实走完编组 → 派发 → 收集 → 复核 → 合稿整条流水线，让你亲眼看到协作是怎么转的。三个人：规划者、执行者、复核者