Agent编排入门指南：从零构建高效自动化流程

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Agent 编排（Orchestration）就像乐队的指挥家，它不直接演奏乐器（执行任务），而是协调各个乐手（Agent）按照乐谱（工作流）完成演出。核心价值体现在：

解耦：任务执行者无需知道上下游依赖关系
弹性扩展 ：动态增减 Agent 应对流量波动
可视化 ：整个工作流状态一目了然

我们通过模拟 100 次订单处理任务对比两种方式（测试环境：4 核 8G 云主机）：

指标	直接调用	编排模式
平均延迟	320ms	380ms
吞吐量 (QPS)	42	68
CPU 占用率	92%	75%

虽然编排模式单次调用延迟略高，但通过并行调度能力，整体吞吐量提升 60%。

import asyncio
from uuid import uuid4

class Dispatcher:
    def __init__(self):
        self.tasks = {}

    async def dispatch(self, agent_type, payload):
        task_id = str(uuid4())
        self.tasks[task_id] = {
            'status': 'pending',
            'agent': agent_type,
            'payload': payload
        }
        # 模拟异步执行
        asyncio.create_task(self._execute(task_id))
        return task_id

    async def _execute(self, task_id):
        try:
            self.tasks[task_id]['status'] = 'running'
            # 实际业务逻辑替换这里
            await asyncio.sleep(0.1)
            self.tasks[task_id]['status'] = 'completed'
        except Exception as e:
            self.tasks[task_id]['status'] = f'failed: {str(e)}'

import redis
from datetime import timedelta

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

def update_task_status(task_id, status):
    # 设置 30 分钟自动过期
    r.setex(name=f'task:{task_id}',
        time=timedelta(minutes=30),
        value=status
    )

from functools import wraps
import time

def retry(max_attempts=3, delay=1):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            attempts = 0
            while attempts < max_attempts:
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except Exception as e:
                    attempts += 1
                    if attempts == max_attempts:
                        raise
                    time.sleep(delay)
        return wrapper
    return decorator