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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：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AI 应用架构
Agent 编排框架选型：LangGraph、Claude Agent SDK、自研，到底怎么选
checkpoint4流程控制顺序、分支、并行、循环、条件中断5错误处理与回退重试策略、降级、circuitbreaker6人类介入（HITL）中断、审批、恢复7流式输出与UI桥接SSEWebSocket增量渲染8可观测性 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 为什么致命：某天CI自动升级，半个团队的agent同时崩。AP8：把checkpoint用框架原生格式直接落库错误：直接把LangGraph的SqliteSaver文件作为业务state。 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sunsky
K8S 中的容器编排和应用编排
众所周知，Kubernetes 是一个容器编排平台，它有非常丰富的原始的 API 来支持容器编排，但是对于用户来说更加关心的是一个应用的编排，包含多容器和服务的组合，管理它们之间的依赖关系，以及如何管理存储 …… 什么是编排？ Kubernetes 容器编排技术 当我们在说容器编排的时候，我们在说什么？ 在传统的单体式架构的应用中，我们开发、测试、交付、部署等都是针对单个组件，我们很少听到编排这个概念。 在容器环境中，编排通常涉及到三个方面: 资源编排 - 负责资源的分配，如限制 namespace 的可用资源，scheduler 针对资源的不同调度策略； 工作负载编排 - 负责在资源之间共享工作负载， 应用编排 什么是应用？
3K20发布于 2020-08-20 - 来自专栏无量测试之道
K8s服务编排
前置说明： k8s_host=192.168.214.50 //定义k8s_host变量，此ip为k8s管理机 yaml_host=192.168.214.100:9999 //相关服务的配置存放机 的管理机上，为服务生成service服务代理 ''' k8s分配给Service一个固定IP，这是一个虚拟IP(也称为ClusterIP)，并不是一个真实存在的IP，而是由k8s虚拟出来的。 虚拟IP的范围通过k8s API Server的启动参数 --service-cluster-ip-range=19.254.0.0/16配置; 虚拟IP属于k8s内部的虚拟网络，外部是寻址不到的。 在k8s系统中，实际上是由k8s Proxy组件负责实现虚拟IP路由和转发的，所以k8s Node中都必须运行了k8s Proxy，从而在容器覆盖网络之上又实现了k8s层级的虚拟转发网络。 =192.168.214.50 //定义k8s_host变量，此ip为k8s管理机 yaml_host=192.168.214.100:9999 //配置存放处 yaml_path=/opt/scripts
60320编辑于 2022-07-04 - 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。 文末提供了本套项目的完整工程代码（8个），此外还有其他的业务项目+组件项目，共计17个全部可以获取。 我能学到什么？ 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）。 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 - 来自专栏知了一笑
K8S | Deployment应用编排
通常会采用集群的方式管理，资源分配上也会更加的倾斜，从而保证核心应用的稳定性； 这种管理策略虽然很合理，但是从技术角度来看，其实现的复杂程度度也相对较高，在Kubenetes中可以使用Deployment组件简化服务的编排难度 ； 二、Deployment组件 1、简介 通过Deployment控制器，可以对应用进行快速的编排，比如声明Pod的发布方式，更新和回滚策略，维持Pod副本数量； 实际上控制器并不会直接管理Pod， 而是通过管理ReplicaSet间接实现Pod管理，ReplicaSet是在后台管理的Pod，在应用部署后可以查看相关的配置文件来验证该流程； 2、语法说明 作为K8S的工作负载（运行的应用程序）资源， Deployment为Pod和ReplicaSet提供声明式的管理能力； 这里只是一个简单的Deployment的yaml文件，作为生产环境中最常用的部署方式，更多的细节可以参考K8S文档； 三、基础用例 0 0 0 7m17s serve-deployment-f6f6c5bbd 3 3 3 8m10s
53140编辑于 2023-09-01 - 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.
15110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！
以 AI 技术为例，紧随其后便出现了 n8n、dify、coze 等各类相关应用产品（当然，他们很优秀）。 然而，随着技术逐渐成熟和稳定，这些通用的解决方案往往会逐渐淡出市场。为什么呢？ 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。
71610编辑于 2025-08-11 - 来自专栏muller的测试分享
软件测试|K8S 容器编排
批处理任务编排初学者容易误以为容器的任务只在于部署行为－－将软件在容器中部署以提供持续的服务。但其实容器也同样大量的被应用于批处理程序的运行上。 在本案例中如果不使用 K8S，用户需要编写自己的模块来控制测试用例的重复执行，并发，容错和重试机制，也就是说用户需要自己编写代码来对测试用例进行＂编排＂。 这便是 K8S 提供的＂容器编排＂了。希望读者可以用心体会"容器编排"这 4 个字的含义。接下来再看一下，如果希望任务能够定时触发该怎么办呢？ Never实际上，目前看到的编排能力仍然是 K8S 的冰山一角，K8S 目前已经成为了分布式计算平台，支持很多大数据和机器学习的计算框架比如 Spark 和 Flink。 总结实际上除了上面讲的能力外，K8S 还包含了非常多的容器编排能力，尤其对于在线服务的编排能力上尤为强大， 但这部分内容留待后续讲解。最后附上一个最简单的 K8S 流程图帮助大家理解。
53810编辑于 2023-01-04 - 来自专栏Java升级打怪进阶之路
【云原生】容器编排K8S
user: kind-hello-k8s name: kind-hello-k8s - context: cluster: kind-test user: kind-test 集群，例如这里有两个kind创建的集群：kind-hello-k8s 和 kind-test 以及一个 minikube 创建的集群minikube context 列出了每个 k8s 集群对应的上下文信息 Pod是 K8s 的最小可部署单元。 worker 两种节点 我们也掌握了安装 k8s 的概念 kubectl 可以用来和 k8s 集群通讯，是 k8s 的命令行客户端 使用 minikube/kind 可以创建学习环境 k8s 集群 使用 kubeadm 可以创建生产环境 k8s 现在，我们简要介绍下 k8s 的核心组件 etcd ： 实现了raft分布式一致性协议的元数据存储 apiserver： 提供了元数据读写 etcd 的api
1K30编辑于 2022-11-28 Agent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。 •为什么选择CrewAI[2]•开始使用[3]•主要特性[4]•示例[5]•本地开源模型[6]•CrewAI x AutoGen x ChatDev[7]•贡献[8]• CrewAI Discord 社区 , 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。 local-open-source-models [7] CrewAI x AutoGen x ChatDev: https://github.com/joaomdmoura/crewAI#how-crewai-compares [8]
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。 编排实现合同审查自动化后，那家法务团队的效率变化：指标之前之后提升单份合同审查时间40-60分钟10-15分钟70%法务每日处理量3-5份8-12份150%风险漏判率约5%约1%80%重复劳动时间60% 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 2026-05-02
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