AI原生编排器-工作者架构
Architecture
编排器-工作者架构,其中编排器智能体将目标分解为子任务,分派给专业工作者,然后综合最终响应。这是最常见的"智能体编排"架构——强大,但随着工作者数量增长,编排器可能成为瓶颈。
Architecture
指挥式架构,其中一个编排器智能体接收复杂任务,将其分解为子任务,分派给专业工作者智能体(研究、代码、审查),收集结果并综合最终答案。最适合具有动态分解的复杂多步骤任务。
User { # User
n1: circle label="Start"
n2: rectangle label="Submit complex task"
n1.handle(right) -> n2.handle(left)
n2.handle(bottom) -> Orchestrator.n3.handle(top) [label="Task"]
}
Orchestrator { # Orchestrator Agent
n3: rectangle label="Receive task"
n4: rectangle label="Break into subtasks"
n5: rectangle label="Dispatch subtasks"
n6: rectangle label="Collect results"
n7: rectangle label="Synthesize final answer"
n8: circle label="Done"
n3.handle(right) -> n4.handle(left)
n4.handle(right) -> n5.handle(left)
n5.handle(bottom) -> Research.n9.handle(top) [label="Research subtask"]
n5.handle(bottom) -> Code.n11.handle(top) [label="Code subtask"]
n5.handle(bottom) -> Review.n13.handle(top) [label="Review subtask"]
n6.handle(right) -> n7.handle(left)
n7.handle(right) -> n8.handle(left)
n7.handle(top) -> User.n2.handle(bottom) [label="Response"]
}
Research { # Research Agent
n9: rectangle label="Search sources"
n10: rectangle label="Summarize findings"
n9.handle(right) -> n10.handle(left)
n10.handle(top) -> Orchestrator.n6.handle(bottom) [label="Research result"]
}
Code { # Code Agent
n11: rectangle label="Generate code"
n12: rectangle label="Run tests"
n11.handle(right) -> n12.handle(left)
n12.handle(top) -> Orchestrator.n6.handle(bottom) [label="Code result"]
}
Review { # Review Agent
n13: rectangle label="Evaluate quality"
n14: rectangle label="Flag issues"
n13.handle(right) -> n14.handle(left)
n14.handle(top) -> Orchestrator.n6.handle(bottom) [label="Review result"]
}
Architecture
编排器-工作者架构,其中编排器智能体将目标分解为子任务,分派给专业工作者,然后综合最终响应。这是最常见的"智能体编排"架构——强大,但随着工作者数量增长,编排器可能成为瓶颈。
Architecture
组织结构图架构,具有多级结构。顶级监督者管理团队负责人,每个负责人管理自己的专业工作者池。团队中的团队。最适合具有10多个专业智能体、跨越多个领域的企业级自动化。
Architecture
Map-Reduce风格架构,其中协调器将任务扇出到多个并行工作者智能体(风格检查、安全审计、性能分析),收集所有结果并做出聚合决策。最适合PR审查、代码审查和多维度分析。
Architecture
锦标赛模式架构,其中多个生成器智能体并行产生独立输出,然后评估器智能体评分并选择最佳。具有细化循环的质量阈值检查。当正确性或创造力比延迟更重要时最佳。
Architecture
竞争式/生成器-评判者架构,多个生成器产生独立答案,然后评估器智能体评分并选择最佳输出。这种方法提高质量并减少单模型脆弱性。它更昂贵(多次LLM调用),但当正确性或创造力比延迟更重要时值得。