工作流编排：让多个 Agent 像团队一样接力

AI-Native 团队架构师的核心能力，是把业务流程变成可运行、可暂停、可审查、可恢复的 Agent 工作流。

1. 六种常用编排模式

模式	适合任务	关键风险
顺序链	需求分析 -> 实现 -> 审查 -> 发布	上游错误会传递
并行任务	多资料源调研、多方案生成	合并质量不稳定
路由	根据任务类型分配 Agent	分类错误
Handoff	当前 Agent 把控制权交给另一个 Agent	上下文丢失
Supervisor	一个调度者管理多个 Worker	中央调度过载
Evaluator-Optimizer	生成 -> 评分 -> 改进	评测标准不准

2. Handoff 协议

Agent 之间不能只传一句“你来处理”。需要结构化交接。

{
  "task_id": "ARCH-2026-0719-001",
  "from": "planner",
  "to": "builder",
  "goal": "实现 architect 板块重构",
  "context": ["routes", "content paths", "design constraints"],
  "done_definition": ["页面可访问", "旧内容删除", "新内容含资源链接"],
  "risks": ["不要影响其它 4 个板块"],
  "requires_review": true
}

3. 状态机比聊天记录更重要

多 Agent 系统不要只依赖聊天上下文。每个任务至少保存：

当前状态：planned / running / blocked / review / shipped
负责人：当前执行 Agent
输入：本轮上下文和约束
输出：结构化交付物
证据：日志、trace、测试结果、截图
下一步：明确的可执行动作

4. 何时使用 LangGraph

当任务需要长期状态、暂停恢复、人审、循环评估、多分支路由时，LangGraph 这类图式编排更适合。它把 Agent 流程设计成节点和边，可以保留状态、插入 human-in-the-loop，并支持更清楚的执行路径。

5. 生产编排清单