- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏服务端技术杂谈
Agent的核心在于编排
其中最引起我兴趣的是文中关于“复杂代理式脚手架的核心是-编排上下文”的观点。 这一观点和我自己做Agent的体验不谋而合。 我们开发一个Agent，其实有超过80%的时间是围绕于编排展开的。 就是编排本身。 虽然Agent需要记忆和工具，但无非是对传统软件工程的延伸，比如你可以把你的网关用mcp协议封装一个，就变成了所谓的Agent的工具了，这里和传统软件工程没啥不一样。 真正不一样的点，在于如何为Agent上下文编排这些工具或者记忆。 而Agent要想干活，不能只读，还得写入，所有编排这件事情，在Agent分支下更加重要。 所以Agent的核心是上下文工程，上下文工程的核心手段是编排上下文。 那编排什么呢？ 是站在Agent的视角下，编排你的工作流、你的工具、你的知识、你的流程、你的策略、你的认知、你对于模型在该场景的信任度，这些编排在一起，形成了一个Agent独有的世界观，这样才可以让Agent在这套世界观下更好的工作
14210编辑于 2026-04-03 - 来自专栏浪浪山下那个村
PuaSE： 简单的全局编排 Agent
简介 全局编排 Agent — 解析隐含需求、评估代码库成熟度、委派给专家 Agent。 适用于复杂多步骤任务、跨领域问题、需要多人协作的场景。 结果综合 多 Agent 结果按依赖顺序合并，冲突检测与仲裁 异常处理 超时重试、降级自执行、循环委派检测、关键路径保护 项目结构 ├── PuaSE.md # 全局编排 列表 Agent 职责 PuaSE 全局编排 — 解析需求、评估成熟度、委派专家 architect 架构映射 — 目录结构、模块依赖、数据流、设计模式 code-reviewer 代码审查 — 计划对齐 代码质量、架构合规 java-developer Java 开发 — 编码、编译、测试验证 快速开始 确保已安装 OpenCode，然后在项目目录中启动会话： opencode PuaSE 会自动作为全局编排器 ，根据任务类型委派对应专家 Agent。
7510编辑于 2026-05-17 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
多Agent协作入门：并发编排模式
今天就来和你唠唠其他支持的编排模式，每篇介绍一个，持续更新完。 SK支持哪些编排模式？ 传统的单Agent系统在处理复杂多面任务的能力方面受到较多限制，因此我们会有多Agent编排协作完成任务的需求。 目前，Semantic Kernel支持以下编排模式： 上面所有的编排模式都基于统一的构造和接口来实现，它抽象了Agent通信、协调和结果聚合的复杂性，如下代码所示，只需选择不同的编排模式类即可： // 下面，我们就来看看第一种模式：并发编排。 并发编排模式简介 并发模式使用多个Agent并行处理同一个任务，每个Agent都可以独立处理输入，并收集并聚合结果。 编排任务时它会将任务广播到所有Agent中，并发运行多个Agent进行任务处理，最后收集每个Agent的处理结果。而这里的案例就是将用户的问题传给多个Agent并发思考并给出自己的回答。 小结 本文介绍了Agent编排的概念以及Semantic Kernel支持的编排模式，最后通过一个案例介绍了如何实现一个并发编排模式，相信通过这个案例你能够有个感性的认识。
62010编辑于 2025-08-09 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
多Agent协作入门：移交编排模式
上一篇我们学习了Semantic Kernel中的群聊编排模式，它非常适合集思广益、协作解决问题等类型任务场景。今天，我们学习新的模式：移交编排。 移交编排模式简介 在移交（也可以叫做交接）编排模式中，允许各个Agent根据上下文或用户请求相互转移控制权，每个Agent都可以通过适当的专业知识将对话“移交”给另一个Agent，确保每个Agent处理任务的某个指定部分 实现移交编排模式 这里我们来实现一个客户支持的DEMO，假设我们是一个电商的后台客服中心，我们找了一群AI Agent来帮我们进行一些订单查询、退款、退货等通用类请求的客户服务支持。 ; } 选择编排模式 这里我们选择的是群聊编排模式：HandoffOrchestration，除了将需要编排的4个Agent作为参数传递给它之外，我们还需要定义一个移交流程，让Agent知道他们应该如何实现交接 小结 本文介绍了移交编排模式的基本概念，然后通过一个案例介绍了如何实现一个移交编排的经典场景：客户支持，相信通过这个案例你能够有个感性的认识。 下一篇，我们将学习磁性编排模式。
46211编辑于 2025-09-02 - 来自专栏AI 应用架构
Agent 编排框架选型：LangGraph、Claude Agent SDK、自研，到底怎么选
因为编排框架不是"工具库"，而是你的业务代码长在哪根树上。 一、先校准前提：编排框架到底负责什么在选型之前，必须先回答一个常被跳过的问题——"编排"到底指什么？很多团队对这个词的理解是模糊的，结果选型时各说各话。 场景2：金融领域Multi-Agent工作流（30人）维度权重原因控制流表达力高复杂审批流程HITL高合规必需Checkpoint高长流程必需多agent编排高风控审核执行多角色模型可替换性中监管可能要求模型多样性 正确：确定性流程用LangGraph或ClaudeSDK显式编排。为什么致命：multi-agent对话流程不可重现，合规审计无法做。AP10：选型不写ADR错误：技术lead拍板定了，没人记录原因。 三篇配合，构成AI工程的完整决策框架——从能力封装、能力暴露、到能力编排。下一篇我们会拆「Agent可观测性与评测：从trace到回放的完整链路」，把"能跑"变成"敢上"。
27322编辑于 2026-05-16 - 来自专栏AI技术体系搭建过程
多Agent编排时代 · OpenAI × Anthropic 跨生态协作
底层通过本地RPC代理实现异步多Agent编排，支持后台多线程并发。一、枪响之前"知彼知己，百战不殆。"——《孙子兵法》老李是某金融科技公司的架构师，干了十年系统设计。 底层通过本地RPC代理实现异步多Agent编排，数据不出本机，支持后台多线程并发。 促销活动超卖事故已经发生，他决定用这个场景，当场演示给团队看：多Agent协作如何比单AI更可靠。 六、方法论：多Agent编排的底层规律"运筹帷幄之中，决胜千里之外。"——《史记》老李画了一张图，然后摆出了数据。先看图，再看事实。现在看数字：这不是理论。 （L2）2026年：多Agent编排时代，协作制衡（L3）——我们正在进入每一次转折，都有人说"够用了，不需要变"。
81142编辑于 2026-04-02 - 来自专栏CodeGuide | 程序员编码指南
新项目完结，Ai Agent 智能体、拖拉拽编排！
耗时7个多月，38节课程（视频+文档），从 RAG 到 MCP，再实现出互联网企业级，可编排的 Ai Agent 智能体，现已全部开发完成 + 部署上线。 掌握一套可视化链路编排运用能力，通过前端页面的拖拉拽操作，完成 AI Agent 智能体的动态配置、加载和使用（非常丝滑）。 管理界面管理后台目前提供了，代理管理（拖拉拽编排方式配置智能体），资源管理（model、client、mcp、advisor、prompt）数据分析、系统设置，是样例，你可以继续扩展你所需要的内容。 API第3-8节：动态实例化对话模型第3-9节：实例化对话客户端第3-10节：Agent执行链路分析第3-11节：Agent执行链路设计第3-12节：Agent服务接口和UI对接（第一版AutoAgent （扩展思路）第3-17节：增加调度器策略执行Agent链路第3-18节：动态执行智能体任务第3-19节：拖拉拽编排数据存储第3-20节：Agent管理后台实现第3-21节：在云服务器部署上线2.
54210编辑于 2025-10-14 - 来自专栏CodeGuide | 程序员编码指南
新项目完结，Ai Agent 智能体、拖拉拽编排！
耗时7个多月，38节课程（视频+文档），从 RAG 到 MCP，再实现出互联网企业级，可编排的 Ai Agent 智能体，现已全部开发完成 + 部署上线。 掌握一套可视化链路编排运用能力，通过前端页面的拖拉拽操作，完成 AI Agent 智能体的动态配置、加载和使用（非常丝滑）。 管理界面 管理后台目前提供了，代理管理（拖拉拽编排方式配置智能体），资源管理（model、client、mcp、advisor、prompt） 数据分析、系统设置，是样例，你可以继续扩展你所需要的内容。 2.2 动态调度 这里会根据用户的请求，进行策略路由，找到所需的 Ai Agent 执行策略进行处理。这里小傅哥也有意加入不同的策略，让大家可以看到很多的 Ai Agent 设计思路。 这个过程我们先把一些想预先启动的数据库中的 agent 配置所需的 client 客户端进行服务初始化。之后写入到 Spring 容器，方便在执行 Agent 时进行使用。
48311编辑于 2025-11-21 AI Agent编排工具之战：LangChain vs CrewAI vs 自研
你开始做AI Agent了，第一个问题就是：用什么工具来编排？ LangChain？CrewAI？还是自己写？ 选错了，后期重构成本巨大。 一个专注于多Agent协作的框架，让你定义多个Agent角色，让它们协同完成复杂任务。 不用框架，直接调用LLM API，自己写编排逻辑。 解决： 每个Agent只负责一件事 设置最大轮次，避免无限循环 给Agent明确的指令和输出格式 ▪ 坑3：自研忘记处理异常 问题： 自己写的Agent，LLM API偶尔超时，结果整个流程卡住。 混合使用 不要非黑即白，可以混合使用： 用LangChain的Memory模块 用CrewAI的多Agent编排 核心逻辑自研 ▪ 2.
15610编辑于 2026-05-20- 来自专栏常用算法专栏
告别手动编排！Hermes Agent 如何让 OpenClaw 技能自我进化？
“告别手动编排”正是HermesAgent颠覆性创新的核心所在。 与OpenClaw手动编排的本质区别维度OpenClaw(手动编排)HermesAgent(自我进化)触发条件开发者预见到需求，主动编写。在成功解决一个新问题后，自动触发。创造主体人类开发者。 Agent会在使用中持续微调和优化自己的技能。处理未知任务无法处理，直接报错或需要引导。尝试探索解决，并在成功后将其变为已知能力。长期价值依赖于社区生态的广度。
83210编辑于 2026-04-14 - 来自专栏CodeGuide | 程序员编码指南
有方案了，自研 Ai Agent 可视化编排！
这是因为，各个企业下场后，都开始基于自身的业务，在细分领域，做自己的 Ai Agent 服务啦！所以，什么才是最重要的呢？ 什么才是最重要的呢？ 好啦，开冲，今天给这套 Ai Agent 加上可视化编排方案。 文末提供了全套 AI、RAG、MCP、Agent 项目、开发教程以及工程源码。 一、拖拉拽效果 首先，小傅哥已经带着大家实现了 Ai Agent 平台服务，以及上线云服务和项目功能演示。 因此小傅哥调研了不少具备图形化编排能力的前端组件，发现一套 flowgram.ai（官网有文档，可直接阅读） 可以很好的满足当前 Ai Agent 编排能力。 并且上手不困难，效果还不错。 之后，docs 下的 ai-agent-station.sql 为的是让 ai 可以使用，自动创建 node 节点的（下文有演示）。
71610编辑于 2025-08-11 - 来自专栏山行AI
crewAI—用于编排角色扮演的AI agent（超级智能体）
crewAI crewAI的标志，两个人在划船[1] 用于编排角色扮演的自治AI代理的尖端框架。通过促进协作智能，CrewAI使代理能够无缝协作，处理复杂任务。 crewai 下面的例子也使用了duckduckgo，所以也安装它 pip install duckduckgo-search 2.设置您的团队： import os from crewai import Agent # llm=ollama_llm # 上面文件中已定义 # llm=ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5", temperature=0.7) ) writer = Agent , agent=writer ) # 实例化您的团队并采用顺序处理 crew = Crew( agents=[researcher, writer], tasks=[task1, task2], 在Autogen中，编排代理的互动需要额外的编程，随着任务规模的增长，这可能变得复杂和繁琐。 ·ChatDev：ChatDev引入了流程概念到AI代理领域，但其实现相当僵硬。
12.6K11编辑于 2024-01-12 用Agent编排实现合同审查自动化：完整实现过程
我说：有，用Agent编排就能实现。这篇文章就是那次搭建的完整实现过程，从需求分析到流程设计，再到落地执行。二、什么是Agent编排？在讲具体实现之前，先简单说明一下Agent编排。 Agent编排，就是把多个Agent串联成一个工作流，让它们协同完成一个复杂任务。 类比一下：单次调用LLM ≈ 问一个人一个问题Agent编排 ≈ 组建一个团队，分工协作对于合同审查这个场景，我们需要多个Agent分工配合：一个Agent负责读取合同一个Agent负责提取关键条款一个 十二、延伸阅读本文介绍的合同审查Agent编排流程——文档解析、条款提取、风险匹配、报告生成，与 ZGI 的Agent编排能力在思路上基本一致。 希望这篇文章能帮你快速上手Agent编排的实战应用。
51110编辑于 2026-04-11企业Agent编排实战：条件分支+并行执行+异常处理全覆盖
很多人对Agent编排的理解还停留在“A任务做完做B任务”的串行模式。 但在真实的企业场景中，事情从来没那么简单：根据不同条件走不同分支同时调用多个API然后汇总结果某个环节失败了怎么降级这篇文章结合实战经验，拆解Agent编排中的条件分支、并行执行、异常处理三大核心能力。 编排后压缩到3-5分钟覆盖率100%，不漏条款在具体实现上，我们采用了ZGI作为Agent编排的平台底座，以上所有能力均基于其可视化工作流引擎完成。 写在最后Agent编排真正的难点，不是“怎么调API”，而是“怎么设计一个可维护、可扩展、可容错的工作流”。条件分支解决“判断能力”，并行执行解决“效率问题”，异常处理解决“稳定性问题”。 本文基于真实的Agent编排实践整理，希望能为正在构建AI Agent的团队提供一些参考。欢迎技术同行交流讨论。
11410编辑于 2026-05-02Agent编排的10个常见错误：生产环境踩坑总结
一、写在前面Agent编排在Demo阶段看起来很简单：A节点做完做B节点，B节点做完做C节点。但一旦进入生产环境，事情就变得复杂了——并发、超时、失败、重试、降级、可观测性……每一个环节都可能出问题。 这篇文章总结了Agent编排在生产环境中踩过的10个真实坑，以及对应的解决方案。坑1：串行执行所有任务，效率极低错误表现：需要同时获取用户信息、订单记录、商品详情。 解决方案：设置并行节点的最大并发数（如最多5个同时执行）使用队列缓冲超出并发限制的请求对高成本节点（如LLM调用）单独设置限流在具体实现上，有企业采用 ZGI 作为Agent编排平台，其内置的并发控制和资源管理能力覆盖了上述设计 问题分析：Agent编排是一个多节点、多分支的复杂执行过程。没有可观测性，就像在黑盒里调试。 编排生产环境实践整理。
10800编辑于 2026-05-16- 来自专栏前端达人
第11课：Multi-Agent 实战，并行编排的5种模式
阅读时长：约25分钟 难度：★★★★☆ 适合人群：已了解 Agent 体系（第10课），准备学习多 Agent 组合使用的开发者 学完之后：面对任何复杂任务，你能设计出最优的 Agent 编排方案 这节课教你的就是这个：怎么编排多个 Agent 并行工作，把任务完成时间从"所有子任务耗时之和"压缩到"最慢那个子任务的耗时"。 这里快速复习，加入 Agent 视角的补充： 能并行的条件（必须同时满足）： ✅ 任务之间不需要互相等待结果 ✅ 不同的 Agent 改的是不同文件 ✅ 每个 Agent 有足够的独立上下文 的 prompt 要具体聚焦，不要给一个 Agent 太多目标。" 原理：每个 Agent 处理一个文件或模块，它们同时工作，互不干扰。
31910编辑于 2026-04-15 企业级 Agent 编排到 Skills 开发：别再教 AI 做事了
企业级Agent编排到Skills开发：别再教AI做事了最近，我在AI落地实践中完成了一次关键认知跃迁——从Agent编排转向Skills开发。 个人Agent：追求灵活、好玩、快速验证企业级Agent：核心是稳定、安全、可维护，能落地到真实业务流程中一、企业中Agent编排的问题我们团队去年模仿Coze搭建了一个企业级Agent平台。 当前企业级Agent架构用一句话概括就是：提示词。不管你做什么，都逃不出提示词的束缚。你在编排过程中，所有前置节点的操作，归根结底都是为了让最终输入大模型的提示词更完美。 ，专业性强无需AI知识，普通人可上手核心价值在旧流程上“贴”AI，效率提升有限放大业务人员能量，实现效率普惠一句话总结：流程编排是“人教Agent怎么做”，而Skills是“Agent自己知道该怎么做” 从流程编排转向Skills开发，是实现Agent主动智能的关键一步：核心转变：把Skills从“被动执行的原子函数”，升级为“主动解析+多路径执行+可落地交付+沉淀复用”的闭环能力；核心价值：用户无需打磨
22810编辑于 2026-02-13企业级 Agent 编排到 Skills 开发：别再教 AI 做事了
最近，我在 AI 落地实践中完成了一次关键认知跃迁——从 Agent 编排转向 Skills 开发。这不仅是技术选型的变化，更是对“AI 如何真正赋能普通人”这一根本问题的回答。 个人 Agent：追求灵活、好玩、快速验证 企业级 Agent：核心是稳定、安全、可维护，能落地到真实业务流程中 一、企业中 Agent 编排的问题 我们团队去年模仿 Coze 搭建了一个企业级 Agent 当前企业级 Agent 架构用一句话概括就是：提示词。不管你做什么，都逃不出提示词的束缚。你在编排过程中，所有前置节点的操作，归根结底都是为了让最终输入大模型的提示词更完美。 三、Agent vs Skills 对比维度 传统 Agent 编排 Skills 开发 核心逻辑 人适配 AI，依赖精准提示词 AI 适配人，接受模糊指令 权限限制 工具受限，无法访问敏感接口 借助 从流程编排转向 Skills 开发，是实现 Agent 主动智能的关键一步： 核心转变：把 Skills 从“被动执行的原子函数”，升级为“主动解析 + 多路径执行 + 可落地交付 + 沉淀复用”的闭环能力
36110编辑于 2026-03-04Multi-Agent 框架终极对比：LangGraph、CrewAI、AutoGen 谁才是真·编排之王？
于是，Multi-Agent（多智能体）架构 成为了 2026 年的绝对主流。想象一下：单 Agent 像是一个**“全能实习生”**，你让他写代码、测 Bug、写文档，他忙得晕头转向，最后全搞砸。 LangGraph：状态机的艺术核心理念：将多 Agent 协作建模为有向图（Graph）。每个节点是一个 Agent 或工具，边代表状态流转。优势： 极致可控：通过显式的状态机定义，彻底杜绝死循环。 Agent 之间通过互相聊天来解决问题，支持代码执行。优势： 灵活性最高：Agent 可自由发言、质疑、修正。代码执行强：内置强大的沙箱代码执行器。 我们将用 LangGraph 实现一个**“代码评审团”**：Coder Agent：负责写代码。Reviewer Agent：负责找 Bug 和安全漏洞。 Manager Agent：负责决策（是通过还是重写）。
4.9K30编辑于 2026-03-16- 来自专栏【腾讯云开发者】
解构Clawdbot：本地架构、记忆管理、Agent 编排与上下文组装原理
02 Agent 编排 (Orchestration) Clawdbot 不使用传统的硬编码 DAG（，而是采用 ReAct (Reason + Act) + Function Calling 的动态编排模式 编排流程 感知 (Observe)：接收用户消息 + 读取最近的 MEMORY 上下文 + 系统状态。 关键点：如果任务复杂，Agent 会自行决定生成并运行一段代码，或者 Spawn 一个 Sub-Agent（子智能体）。 子 Agent 在独立上下文中运行，完成后回调主 Agent。 - **AI Agent Vision:** 构想了 QQ "Jarvis" 入口 Agent，主张通过意图识别编排功能，利用 QQ 私有数据（说说/日志/相册）构建千人千面的个人助理。
2.7K10编辑于 2026-02-03
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号