大模型工作流编排架构
时间: 2025-07-04 14:02:44 浏览: 6
大模型工作流(Workflow)编排系统的架构设计,通常围绕着任务调度、模块化组件、规则校验与反馈机制、以及自监督学习等核心要素展开。该类系统的目标是通过结构化的方式组织大模型的推理过程,使其能够在复杂任务中保持高效、可控和可解释性。
### 1. 架构层级划分
一个典型的大模型工作流编排系统可以划分为以下几个层级:
#### 1.1 输入层
输入层负责接收用户指令或外部系统的请求,通常包括自然语言文本、结构化数据或API调用。该层还可能集成提示词工程(Prompt Engineering)模块,用于将原始输入转化为适合大模型处理的形式[^3]。
#### 1.2 编排引擎(Workflow Engine)
这是整个系统的核心部分,主要功能包括:
- **任务定义**:将整体流程拆解为多个子任务(Task),每个任务可以绑定特定的模型服务或业务逻辑。
- **流程建模**:采用有向无环图(DAG)来表示任务之间的依赖关系和执行顺序,便于程序解析和调度[^2]。
- **动态路由**:根据上下文信息、条件判断或运行时状态决定下一步执行的任务路径。
例如,在Flyte平台中,开发者可以通过Flytekit以编程方式构建DAG形式的工作流,并借助可视化工具进行管理[^2]。
#### 1.3 模型代理(Agent Model)
在Agentic Workflow中,模型代理是一个关键组件,其作用是作为中介角色协调大模型的输出与系统规则之间的交互。代理模型接收来自大模型的生成结果,并基于预设的语法、逻辑和常识规则对其进行评估与修正。若发现不一致或错误,则将修正建议反馈给大模型,促使其重新生成更高质量的内容,从而实现迭代优化的过程[^1]。
#### 1.4 规则引擎(Rule Engine)
规则引擎负责维护一组静态或动态的规则库,涵盖语法规范、逻辑一致性、领域知识等维度。它在每次模型输出后介入,进行合规性检查,并提供反馈信号用于指导后续生成过程。
#### 1.5 自监督学习模块
为了提升代理模型的推理能力和适应性,系统会引入自监督学习机制。通过收集历史执行记录和用户反馈,持续训练代理模型识别常见错误模式并自动调整策略,从而提高整体系统的智能化水平和鲁棒性。
### 2. 技术实现示例
以下是一个使用Camunda工作流引擎定义简单流程的Python代码示例:
```python
# 使用Camunda工作流引擎定义工作流
process_definition = camunda.create_process_definition(
name="order_processing",
start_event=camunda.StartEvent(),
service_task=camunda.ServiceTask(
name="process_payment",
implementation="payment_service.process_payment"
),
end_event=camunda.EndEvent()
)
# 部署工作流
camunda.deploy_process_definition(process_definition)
# 创建工作流实例
workflow_instance = camunda.create_workflow_instance(process_definition)
# 启动工作流实例
workflow_instance.start()
```
该示例展示了如何通过编程方式定义包含启动事件、服务任务和结束事件的流程,并部署和启动其实例[^4]。
### 3. 扩展能力
现代大模型工作流系统通常支持以下扩展特性:
- **多模型协同**:集成多个大模型或小模型,形成异构计算单元,共同完成复杂任务。
- **实时反馈机制**:允许用户在流程执行过程中提供干预或补充信息,增强系统的交互性和灵活性。
- **监控与日志**:提供详细的执行轨迹记录、性能指标监控及异常检测,便于运维和调试。
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