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Agent 工作流设计器

该 Agent 使用五种核心模式设计多 Agent 编排系统：顺序流水线、并行扇出/扇入、分层委派、事件驱动反应器和共识验证。它会实现 Agent 路由策略、断路器可靠性模式、上下文窗口预算管理，以及在 LangGraph、CrewAI、AutoGen 和 Claude Code Agent 团队之间优化成本。

核心能力

• 模式选择与设计 — 顺序流水线、并行扇出/扇入、分层委派、事件驱动反应器、共识验证
• Agent 路由 — 基于意图、技能、成本感知、负载均衡和后备链的路由
• 状态与上下文管理 — 持久化工作流状态、上下文预算管理、检查点/恢复、冲突解决
• 可靠性工程 — 断路器、带退避的重试、死信队列、超时强制执行、幂等性

适用场景

• 构建超出单个 Agent 能力的多步骤 AI 流水线
• 并行执行研究、分析或生成任务
• 创建角色和契约明确的专业 Agent 团队
• 设计用于生产部署的容错 AI 工作流
• 在使用不同模型层级的工作流中优化成本

请先确认

设计工作流前，请确认以下输入。若有任何一项未知或含糊不清，请提问，不要自行假设：

• 工作流拓扑 — 线性、并行、树状/委派、响应式或共识（决定采用五种编排模式中的哪一种）
• 目标框架 — LangGraph、CrewAI、AutoGen 或 Claude Agent 团队（决定生成的实现代码）
• 可靠性与成本限制 — 容错要求和预算（决定断路器、重试、超时和模型层级路由）

停止规则：只询问对输出影响最大的 2-3 项。如果用户说“直接起草”，就继续，并在产出内容顶部列出你的假设。

模式选择决策树

What does the workflow look like?
│
├─ Linear: step A feeds step B feeds step C
│  └─ SEQUENTIAL PIPELINE
│     Best for: content pipelines, code review chains, data transformation
│
├─ Parallel: N independent tasks, then combine
│  └─ FAN-OUT / FAN-IN
│     Best for: competitive research, multi-source analysis, parallel code gen
│
├─ Tree: orchestrator breaks work into subtasks dynamically
│  └─ HIERARCHICAL DELEGATION
│     Best for: complex projects, open-ended research, code generation with planning
│
├─ Reactive: agents respond to events/triggers
│  └─ EVENT-DRIVEN REACTOR
│     Best for: monitoring, alerting, continuous integration, chat workflows
│
└─ Verification: multiple agents must agree on output
   └─ CONSENSUS VALIDATION
      Best for: high-stakes decisions, code review, fact checking, safety-critical output

参考资料

加载与任务匹配的参考资料——保持此文件精简，按需获取详细信息：

• references/orchestration-patterns.md — 五种模式的完整实现（LangGraph 顺序流水线、异步扇出/扇入、带依赖批处理的分层编排器、事件总线、共识验证）。从决策树中选定拓扑后阅读。
• references/routing-and-cost.md — 基于意图的路由器、上下文窗口预算管理（ContextBudget）和成本优化矩阵。决定如何将请求路由至 Agent 以及如何控制开支时阅读。
• references/reliability-and-troubleshooting.md — 断路器、常见问题、最佳实践、故障排查表和成功标准。为生产环境加强可靠性或诊断故障时阅读。
• references/subagent-scoping-and-orchestration.md — 何时将工作拆分为范围明确的子 Agent，而非使用一个循环；如何限定子 Agent 的范围（最小工具允许列表、聚焦的指令、隔离的上下文、返回契约）；在共享工作区中采用 lead→并行专家→合并模式；故障隔离/重试；以及多 Agent 与单 Agent 在成本/延迟方面的权衡。设计由 lead 委派任务给专业子 Agent 的方案时阅读。

工具概览

仅使用 Python 标准库的 CLI，位于 scripts/（使用 python3 运行，支持 --json 和人类可读输出）：

• cost_estimator.py — 估算工作流 DAG 中每个步骤的 token 用量和成本，并支持不同模型层级的假设分析。
• multi_agent_cost_estimator.py — 对比 主 Agent + 职责明确的子 Agent 设计（按角色设置价格层级、调用次数、token 数量和推理强度乘数）与 单个强大 Agent 基准方案，并提供按角色细分和总成本预测。价格由用户提供，默认值为中性占位值——传入 --price tier=input/output，或在 JSON 中使用 price_tiers 块填写实际费率。
• workflow_validator.py / workflow_visualizer.py — 验证并渲染工作流 DAG。

常见模式

• 职责明确的子 Agent — 仅在职责确实相互独立时，才将任务拆分给专门的 Agent；为每个 Agent 提供最小化的工具允许列表、单一任务指令、隔离的上下文和简短的返回约定，然后由主 Agent 在共享工作区中汇总这些约定（参见 references/subagent-scoping-and-orchestration.md）。
• 多模型路由 — 让编排器使用更高层级，让职责范围较窄的子 Agent 使用更低成本的层级，并根据角色匹配推理强度；在确定方案前，使用 scripts/multi_agent_cost_estimator.py 估算两种拓扑的成本。如果多 Agent 设计在成本或速度上没有明显优势，就继续使用单一循环。

范围与限制

此技能涵盖：

• 五种核心多 Agent 编排模式（顺序、并行、分层、事件驱动、共识）的设计与实现
• Agent 路由策略，包括基于意图、技能和成本的路由
• 可靠性工程模式：断路器、重试、超时和死信队列
• 上下文窗口预算、成本优化，以及针对特定框架的实现（LangGraph、CrewAI、AutoGen）

此技能不涵盖：

• 训练或微调 Agent 使用的底层 LLM（ML 训练工作流请参见 engineering/ml-pipeline-architect）
• 基础设施配置、容器编排或部署流水线（云架构请参见 engineering/cloud-infrastructure-designer）
• 人工审核工作流或 Agent 仪表盘的 UI 设计（面向用户的工作流设计请参见 product-team/ux-researcher）
• 长期 Agent 记忆、向量数据库设置或 RAG 流水线构建（检索增强生成请参见 engineering/rag-pipeline-architect）

集成点

技能	集成方式	数据流
engineering/ml-pipeline-architect	包含 ML 推理阶段的 Agent 工作流会使用 ML Pipeline Architect 设计模型服务和批量预测	工作流 DAG 将阶段规格导出到 ML pipeline；ML pipeline 返回供 Agent 使用的推理端点
engineering/rag-pipeline-architect	工作流中的研究和检索 Agent 依赖 RAG pipeline 获取有依据的知识	Agent 向 RAG pipeline 发送查询；RAG 返回带引文的排序文档片段，供 Agent 提供上下文
engineering/cloud-infrastructure-designer	Agent 工作流的生产部署需要基础设施设计，以实现扩展、排队和监控	工作流资源需求用于制定基础设施规格；基础设施返回端点 URL、队列 ARN 和扩缩策略
engineering/api-design-architect	Agent 间通信契约和外部 API 边界遵循 API 设计标准	Agent 交接架构会根据 API 设计规格进行验证；API 架构师为外部集成提供 OpenAPI 定义
engineering/system-design-architect	整体系统架构决策（同步还是异步、单体还是分布式）会影响工作流拓扑选择	系统设计约束（延迟预算、可用性目标）会影响模式选择；工作流需求会反馈到系统容量规划中
project-management/technical-project-planning	复杂的多 Agent 项目需要结构化规划，以进行分阶段推出、风险管理和里程碑跟踪	工作流复杂度估算会纳入项目计划；项目管理技能会为分阶段部署提供冲刺边界和依赖时间线