workflow的可编排协作模式

Workflow的可编排协作模式

在AI工作流设计中，协作模式的选择直接影响系统效率和结果质量。本文将系统分析6种主流协作模式，探讨选择方案与适合场景。

一、传统单一模式

特点：

• 使用标准框架进行线性编排
• 所有任务按固定顺序执行
• 适合简单、确定性强的流程

适用场景：规则明确、步骤固定的业务流程自动化

二、路由模式

核心机制：

1. LLM先识别用户意图
2. 根据意图路由到对应处理模块

优势：

• 意图识别准确率高
• 资源分配精准

典型应用：客服工单分类、多技能Agent调度

三、主从模式

执行流程：

1. 用户输入触发计划制定
2. 主Agent分解任务步骤
3. 从Agent逐步执行验证

特点：

• 强计划性
• 步骤可追溯

对比路由模式：

维度	路由模式	主从模式
核心机制	意图识别+路由	计划分解+逐步执行
灵活性	高(动态路由)	中(预定义计划)
适用场景	多类型任务分发	复杂任务拆解

四、反思模式(审核搭子)

架构组成：

• 执行Agent：负责具体任务执行
• 审核Agent：进行结果验证和优化

工作流程：

是

否

执行

审核通过?

输出结果

优势：

• 结果质量有保障
• 支持迭代优化

五、多帽模式

模式定义
多帽模式是一种并行分析架构，通过多个具有不同专业视角的Agent同时处理同一任务，最终由聚合器整合多维分析结果。该模式模拟了人类"换位思考"的决策过程。

适合场景

1. 产品设计评审（功能/体验/成本多维评估）
2. 医疗诊断（症状/病史/检查结果综合分析）
3. 投资决策（收益/风险/市场趋势多角度判断）

六、群聊模式

模式定义
群聊模式模拟人类团队协作，多个Agent以会话形式轮流发表意见，通过上下文衔接逐步推进问题解决。该模式强调观点的交互与演进。

核心机制

• 发言队列管理：控制Agent发言顺序
• 上下文感知：每个Agent能访问历史对话
• 观点融合：通过多轮交互达成共识

对比多帽模式：

维度	多帽模式	群聊模式
信息同步性	相同输入	不同输入(历史发言)
协作方式	并行分析	顺序讨论
输出质量	维度全面	上下文连贯
异步程度	部分异步(可并行)	低异步(需等待发言)