Handoff vs Agent-as-Tool

delegation에는 모양이 있어

다른 agent를 쓰는 대표 방식은 두 가지야. handoff는 conversational control을 specialist에게 넘긴다. agent-as-tool은 manager가 control을 쥔 채 specialist를 제한된 subtask용으로 호출한다.

이 차이는 UX, logging, guardrail, context ownership에 영향을 준다. handoff는 다음 응답의 주인이 바뀌는 거야. agent-as-tool은 specialist가 결과를 돌려주고 manager가 synthesis와 user-facing tone을 계속 책임진다.

언제 handoff할까

specialist가 대화를 이어받아야 하면 handoff를 써. support routing, billing vs refund, domain-specific intake처럼 사용자가 이제 specialist와 말하는 게 자연스러운 branch.

manager가 결과를 종합해야 하면 agent-as-tool을 써. research worker, code reviewer, translator, evaluator가 여기에 맞아. specialist는 제한된 답을 돌려줄 뿐, 전체 session을 소유하지 않는다.

route는 점검 가능해야 해

모든 handoff에는 route reason, source agent, destination agent, specialist가 이어받을 compact context가 남아야 해. 그게 없으면 multi-agent는 latency만 붙은 연극이 된다.

Code

Handoff owns the next response·python

from agents import Agent, handoff

billing_agent = Agent(
    name="Billing agent",
    instructions="Handle invoice, subscription, and payment questions.",
)
refund_agent = Agent(
    name="Refund agent",
    instructions="Handle refund eligibility and refund status questions.",
)

triage_agent = Agent(
    name="Support triage",
    instructions="Route the user to the specialist that should own the next reply.",
    handoffs=[billing_agent, handoff(refund_agent)],
)

Agent-as-tool stays bounded·python

def manager(task):
    risk = refund_risk_agent.run({"case": task, "max_findings": 3})
    draft = support_writer_agent.run({"case": task, "risk_summary": risk})
    return final_review(task, draft, risk)

Handoff vs Agent-as-Tool

delegation에는 모양이 있어

언제 handoff할까

route는 점검 가능해야 해

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