AI原生并行扇出架构
Architecture
并行扇出架构,同时在独立检查(样式、安全、性能)上运行多个智能体,然后合并结果。这是吞吐量的标准多智能体设计方法,很好地映射到CI/CD、事件响应和研究。扇入协调成为微妙部分。
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。
Trigger { # Trigger
n1: circle label="Start"
n2: rectangle label="PR submitted for review"
n1.handle(right) -> n2.handle(left)
n2.handle(bottom) -> Coordinator.n3.handle(top) [label="PR payload"]
}
Coordinator { # Coordinator Agent
n3: rectangle label="Fan out to reviewers"
n4: rectangle label="Gather all reviews"
n5: diamond label="All passed?"
n6: rectangle label="Approve PR"
n7: rectangle label="Request changes"
n8: circle label="Done"
n3.handle(bottom) -> Reviewers.n9.handle(top) [label="Style check"]
n3.handle(bottom) -> Reviewers.n10.handle(top) [label="Security audit"]
n3.handle(bottom) -> Reviewers.n11.handle(top) [label="Perf analysis"]
n4.handle(right) -> n5.handle(left)
n5.handle(right) -> n6.handle(left) [label="Yes"]
n5.handle(bottom) -> n7.handle(top) [label="No"]
n6.handle(right) -> n8.handle(left)
}
Reviewers { # Parallel Review Agents
n9: rectangle label="Style Agent"
n10: rectangle label="Security Agent"
n11: rectangle label="Performance Agent"
n9.handle(top) -> Coordinator.n4.handle(bottom) [label="Style report"]
n10.handle(top) -> Coordinator.n4.handle(bottom) [label="Security report"]
n11.handle(top) -> Coordinator.n4.handle(bottom) [label="Perf report"]
}
Architecture
并行扇出架构,同时在独立检查(样式、安全、性能)上运行多个智能体,然后合并结果。这是吞吐量的标准多智能体设计方法,很好地映射到CI/CD、事件响应和研究。扇入协调成为微妙部分。
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。
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
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
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。