生產環境的智慧體編排模式

智慧體 AI 系統比流水線更難推理。流水線有固定的執行圖；智慧體自己選擇路徑。以下編排模式為這種不確定性帶來結構。

模式一：順序鏈

最簡單的模式。智慧體 A 產出結果，智慧體 B 消費它。無並行，行為可預測，易於除錯。

適用於：順序至關重要且每步真正依賴上一步結果的場景。

何處失效：鏈中任何步驟有高延遲或不穩定可靠性時。一個每步可靠性 95% 的三步鏈，端到端可靠性僅有 85.7%。

模式二：並行扇出/匯聚

同時派發多個智慧體，聚合結果。延遲取決於最慢的子任務，而非所有子任務之和。

適用於：子任務相互獨立的場景。查詢不同知識源的研究智慧體、檢查不同質量維度的評估智慧體。

何處失效：子任務存在隱式依賴，並行執行產生不一致輸出時。

模式三：路由智慧體

一個輕量級分類器或 LLM 決定由哪個專業智慧體處理請求。比對每個請求執行所有智慧體更經濟。

適用於：擁有工具訪問要求明顯不同的清晰意圖分類時。

何處失效：路由器分類錯誤時。這種失敗是隱形的——錯誤的智慧體執行並給出自信的錯誤答案。

模式四：分層規劃 + 執行

規劃智慧體將複雜目標分解為子任務，執行智慧體完成每個子任務。規劃者審查結果並調整。

適用於：任務真正複雜且需要動態重新規劃時。

何處失效：規劃者生成無效子任務，或在長會話中丟失已完成工作的追蹤時。記憶管理是這裡的核心難題。