大模型工作流编排架构

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。 ---