AI Agent 工作流搭建实战：从零构建自动化任务处理系统

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在构建 AI Agent 工作流时，开发者常面临以下挑战：

任务调度复杂 ：多个任务之间的依赖关系难以管理，容易出现死锁或循环依赖。
状态管理困难 ：任务执行状态需要持久化，尤其是在分布式环境中。
错误处理不足 ：任务失败时缺乏自动恢复机制，导致整个工作流中断。
可扩展性差 ：随着任务数量增加，系统性能下降明显。

对比主流工作流引擎与自定义方案：

Airflow：适合复杂调度场景，但学习曲线陡峭，资源占用较高。
Luigi：轻量级，适合简单任务链，但功能相对有限。
自定义方案 ：灵活性高，可根据需求定制，但开发成本较大。

工作流状态机通常包含以下状态：

Pending：任务等待执行
Running：任务执行中
Success：任务成功完成
Failed：任务执行失败
Retrying：任务重试中

使用优先级队列管理任务，确保高优先级任务优先执行。

自动重试 ：任务失败后自动重试指定次数。
依赖回滚 ：当关键任务失败时，自动回滚相关任务。
人工干预 ：提供手动恢复接口。

# 任务基类
class Task:
    def __init__(self, name, retries=3):
        self.name = name
        self.retries = retries
        self.status = 'Pending'

    def execute(self):
        try:
            self.status = 'Running'
            # 实际任务逻辑
            self._run()
            self.status = 'Success'
        except Exception as e:
            if self.retries > 0:
                self.retries -= 1
                self.status = 'Retrying'
            else:
                self.status = 'Failed'

    def _run(self):
        pass

# 工作流引擎
class WorkflowEngine:
    def __init__(self):
        self.tasks = []
        self.dependencies = {}

    def add_task(self, task, depends_on=None):
        self.tasks.append(task)
        if depends_on:
            self.dependencies[task.name] = depends_on

    def run(self):
        for task in self.tasks:
            if task.name in self.dependencies:
                # 检查依赖任务状态
                for dep in self.dependencies[task.name]:
                    if not self._is_task_success(dep):
                        continue
            task.execute()

    def _is_task_success(self, task_name):
        for t in self.tasks:
            if t.name == task_name:
                return t.status == 'Success'
        return False