Workflow 与 Pregel 图引擎

什么时候用工作流而不是智能体

ReAct 智能体每一步做什么由模型决定，灵活但不完全可控。业务里有很多步骤是确定的：先查库存、再查产能、两者都有了再算交期。这类流程用工作流（Workflow）编排成图更合适：每个节点做什么、按什么顺序、在哪里分支，都写在图上。

两者也能组合：工作流里可以有大模型节点、意图识别节点、ReAct 节点；工作流本身也可以作为一个工具交给智能体调用。

openjiuwen.core.workflow 自带的组件：

连线

flow = Workflow(card=WorkflowCard(id="promise_flow", ...))
flow.set_start_comp("start", Start(...))
flow.add_workflow_comp("inventory", ToolComponent(...))
flow.add_workflow_comp("capacity", ToolComponent(...))
flow.add_workflow_comp("promise", LLMComponent(...))
flow.set_end_comp("end", End(...))

flow.add_connection("start", "inventory")
flow.add_connection("start", "capacity")
flow.add_connection(["inventory", "capacity"], "promise")   # 汇合：两路都到齐
flow.add_connection("promise", "end")

源码add_connectionagent-core/openjiuwen/core/workflow/workflow.py:279@fbe6a0d9

底层的图构建器按连线形状建不同的通道：

屏障通道支持"且"和"或"的组合：图构建器层面，[{"a"}, {"b"}] 表示 a 且 b，[{"a", "b"}] 表示 a 或 b，[{"a", "b"}, {"c"}] 表示 (a 或 b) 且 c。

源码BarrierChannelagent-core/openjiuwen/core/graph/pregel/channels.py:129@fbe6a0d9

超步：图是怎么跑起来的

执行引擎采用 Pregel 模型，按"超步"推进。每一个超步：

1. 找出所有已就绪的节点
2. 并发执行它们，等全部完成
3. 把它们发出的消息统一投递到下游通道
4. 进入下一步；没有就绪节点也没有待投递消息时结束

因为第 2 步要等齐，同一步里快的节点不会抢跑，每一步的输入都是确定的。超步数有上限（默认 10000），防止循环跑飞。

源码一个超步agent-core/openjiuwen/core/graph/pregel/engine.py:98@fbe6a0d9

失败了怎么办

某一步里有节点抛异常时，引擎会把现场存下来：各通道的快照、本步已成功节点发出的消息、失败的节点、当前步号。下次用同一个会话再运行时，从失败节点开始重试，已完成的节点不再执行。

前提是三样东西都在：session_id、命名空间、状态存储（store）。缺一样就不保存，只能从头再跑。

人工确认也走这条路：问答组件需要用户回答时会抛出中断，引擎同样保存现场，用户答复后接着跑。

源码_save_state_on_erroragent-core/openjiuwen/core/graph/pregel/engine.py:173@fbe6a0d9

动手：汇合与续跑

小结

• 确定的步骤用工作流，需要判断的步骤交给智能体，两者可以互相嵌套。
• 多路汇合用多对一的 add_connection，不要拆成几条一对一的边。
• 超步保证同一步的节点都完成后才往下走。
• 想要失败续跑，运行时带上 session_id，并给图配好状态存储。