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拆解 Agency Orchestrator 多智能体引擎原理YAML 极少依赖如何实现自动 DAG 并行调度【免费下载链接】agency-orchestrator One sentence → your one-person company of AI experts → complete deliverable in minutes. 276 CN 184 EN 5 more languages (ko/ru/pt-BR/id/ar) · zero-code YAML · auto-verified acceptance · Web Studio / Desktop / Docker · 15 LLM providers (11 key-free). 一句话组建你的「一人公司」AI 专家团队几分钟交付完整方案验收自动核验网页 / 桌面 / Docker 全渠道。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agency-orchestratorAgency Orchestrator简称 AO是一个基于 YAML 的多智能体编排引擎你用零代码的 YAML 工作流描述谁干活、按什么顺序、交给谁验收引擎自动构建 DAG有向无环图把互不依赖的步骤并行调度执行几分钟内交付一份经过自动核验的完整方案。这篇文章带你拆解它的核心原理——为什么一个几十行 YAML就能驱动十几个 AI 专家并行协作。Web Studio 演示一句话输入AI 从 276 个专家中自动组队并按 DAG 并行执行一、全局视角三阶段流水线AO 的引擎核心全部集中在 src/core/ 目录只有几个各司其职的小模块整条流水线是YAML 文件 ──▶ ① 解析校验 ──▶ ② 构建 DAG ──▶ ③ 分层调度执行 ──▶ 产物落盘 parser.ts dag.ts executor.ts阶段源码位置职责① 解析src/core/parser.ts把 YAML 读成工作流定义拼错的字段名直接报错并给出你是不是想写…建议② 建图src/core/dag.ts从depends_on推导依赖关系拓扑排序出执行层级③ 调度src/core/executor.ts逐层执行同层内按并发数分批并行关键洞察引擎不关心你的步骤是市场调研还是写代码它只认两样东西——步骤 ID 和依赖关系。所有智能都在 YAML 里声明调度逻辑是纯函数。二、YAML 工作流长什么样一份文件定义整个团队以官方的 PR 代码审查模板 为例它的结构非常直白name: PR 代码审查 llm: provider: deepseek model: deepseek-chat concurrency: 3 # 最大并行步骤数 steps: - id: code_quality role: engineering/engineering-code-reviewer task: 请审查以下 PR 的代码质量{{pr_diff}} ... output: quality_report - id: security_check role: engineering/engineering-security-engineer task: 请做安全审查{{pr_diff}} ... output: security_report - id: perf_check role: testing/testing-performance-benchmarker task: 请做性能审查{{pr_diff}} ... output: perf_report - id: summary role: engineering/engineering-code-reviewer task: 综合三份报告给出结论{{quality_report}} {{security_report}} {{perf_report}} depends_on: [code_quality, security_check, perf_check] # 只有这里声明依赖几个设计约定决定了引擎行为完整字段定义见 src/types.ts 的StepDefinition不写depends_on 没有依赖前三个审查步骤都没写依赖所以它们天然可以并行output{{变量}}是数据管道上游步骤把结果写进变量下游步骤用{{变量}}引用模板替换由仅 30 行的 src/core/template.ts 完成——就是一个正则替换零框架开销role是角色库路径指向 agency-agents 角色库里的 markdown 专家文件加载为 system prompt一个角色 一个员工字段校验严格schemas/workflow.schema.json 既是编辑器补全来源也是解析期校验依据depend_on这种拼写错误会被当场拦下而不是静默忽略。三、DAG 自动构建不告诉引擎谁和谁并行它自己算出来这是 AO 最核心的魔法。在 src/core/dag.ts 的topologicalLevels()里算法就是教科书级别的按层拓扑排序每个步骤的入度 它的depends_on数量把所有入度为 0 的步骤归为第 1 层它们没有前置依赖可以同时开工移除这一层把下游步骤入度减 1新出现入度为 0 的归为第 2 层……用上面 PR 审查的例子引擎算出的层级是第 1 层: [ code_quality, security_check, perf_check ] ← 三个互不依赖自动并行 第 2 层: [ summary ] ← 等三份报告都齐了再汇总对比手动建图的工作流框架AO 里你从不画流程图依赖声明完并行机会是引擎免费算出来的。而且它还有两道保险循环依赖检测detectCycle() 用 DFS 提前发现A 依赖 B、B 依赖 A这种死结报错时会把整条环路打印出来A → B → A十几步的工作流不用肉眼排查loop 回跳机制dag.ts 校验loop.back_to必须指向依赖链上的祖先节点——这个细节防的是审了 3 轮都没过实际一轮都没改的幽灵循环。Web Studio 的可视化画布同一个 DAG 也可以拖拽节点、连线编辑自动防环运行时节点按执行状态实时点亮四、分层调度concurrency 一个数字控制并行度构建完层级后executeDAG() 的调度策略是层间串行、层内并发层与层之间是屏障第 2 层一定等第 1 层全部完成这样{{变量}}数据传递永远安全层内按concurrency分批concurrency: 3表示同一时间最多 3 个步骤在跑一批用Promise.allSettled并发执行全部 settle 后才进入下一批一个聪明兜底使用 Claude Code / Codex CLI 这类订阅制 CLI 供应商时executor.ts 会把并发强制降为 1——因为大家共享同一个账户额度并发反而触发限速串行更快。执行过程中还有几个新手用得到的行为某步失败 → 所有下游自动标记skipped其余分支继续跑完最后如实汇报condition条件分支如{{qa_result}} contains 通过condition.ts 只支持contains/equals两个操作符——语法极简但刻意不支持取反写法避免分支翻转这类静默错误验收自动核验写了acceptance的步骤产出后由 verify.ts 让验收员模型逐条核对未满足会自动带着未过条目返工一轮。命令行演示5 个 AI 角色分工协作并行步骤自动检测最终输出完整方案五、极少依赖为什么不用重型工作流框架打开 package.json 看依赖清单会发现完全没有 LangChain / 工作流引擎 / 状态机库——核心运行时只依赖js-yaml解析 YAML、undiciHTTP和角色数据包其余是文档导出docx/pptx/xlsx类工具能力常见做法AO 的做法YAML 解析自研 DSLjs-yaml JSON Schema 校验依赖图图计算库~120 行手写拓扑排序dag.ts变量模板模板引擎Mustache 等一个正则替换函数template.ts并行调度任务队列/Actor 框架Node.js 原生Promise 分层循环executor.ts这套极少依赖路线带来三个实际好处安装快一条npm install -g即可无 Python 环境、无几十个子包行为可预测调度逻辑全部可读出问题能直接定位到函数行可移植CLI / Web Studio / 桌面端 / Docker 四种形态复用同一套 src/ 引擎代码Docker 部署配置见 docker-compose.yml。六、新手快速上手3 步跑通第一个多智能体工作流安装npm install -g agency-orchestrator要求 Node ≥ 20一句话运行ao compose 帮我分析做一个AI记账工具的可行性 --run—— AI 自动拆解任务、从 276 个角色中组队、按 DAG 并行执行跑内置模板ao run workflows/dev/pr-review.yaml -i pr_diffchanges.diff共 70 个内置模板都在 workflows/ 目录README.md 的工作原理一节有更完整的 YAML 注释示例。总结这套架构值得抄的地方声明式优先YAML 里只有意图谁依赖谁、产出叫什么怎么并行完全交给引擎推导 核心逻辑极薄DAG 构建 分层调度加起来不到 600 行全部行为可审计 失败是数据而非异常条件不满足、验收未过、循环达上限都作为状态记录进运行档案而不是静默吞掉。想继续深入建议按 src/core/ → src/connectors/15 家 LLM 供应商连接器工厂→ src/cli/ao命令入口的顺序阅读源码这也是引擎从图到调度再到渠道的自然脉络。【免费下载链接】agency-orchestrator One sentence → your one-person company of AI experts → complete deliverable in minutes. 276 CN 184 EN 5 more languages (ko/ru/pt-BR/id/ar) · zero-code YAML · auto-verified acceptance · Web Studio / Desktop / Docker · 15 LLM providers (11 key-free). 一句话组建你的「一人公司」AI 专家团队几分钟交付完整方案验收自动核验网页 / 桌面 / Docker 全渠道。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agency-orchestrator创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 拆解 Agency Orchestrator 多智能体引擎原理：YAML + 极少依赖如何实现自动 DAG 并行调度
拆解 Agency Orchestrator 多智能体引擎原理YAML 极少依赖如何实现自动 DAG 并行调度【免费下载链接】agency-orchestrator One sentence → your one-person company of AI experts → complete deliverable in minutes. 276 CN 184 EN 5 more languages (ko/ru/pt-BR/id/ar) · zero-code YAML · auto-verified acceptance · Web Studio / Desktop / Docker · 15 LLM providers (11 key-free). 一句话组建你的「一人公司」AI 专家团队几分钟交付完整方案验收自动核验网页 / 桌面 / Docker 全渠道。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agency-orchestratorAgency Orchestrator简称 AO是一个基于 YAML 的多智能体编排引擎你用零代码的 YAML 工作流描述谁干活、按什么顺序、交给谁验收引擎自动构建 DAG有向无环图把互不依赖的步骤并行调度执行几分钟内交付一份经过自动核验的完整方案。这篇文章带你拆解它的核心原理——为什么一个几十行 YAML就能驱动十几个 AI 专家并行协作。Web Studio 演示一句话输入AI 从 276 个专家中自动组队并按 DAG 并行执行一、全局视角三阶段流水线AO 的引擎核心全部集中在 src/core/ 目录只有几个各司其职的小模块整条流水线是YAML 文件 ──▶ ① 解析校验 ──▶ ② 构建 DAG ──▶ ③ 分层调度执行 ──▶ 产物落盘 parser.ts dag.ts executor.ts阶段源码位置职责① 解析src/core/parser.ts把 YAML 读成工作流定义拼错的字段名直接报错并给出你是不是想写…建议② 建图src/core/dag.ts从depends_on推导依赖关系拓扑排序出执行层级③ 调度src/core/executor.ts逐层执行同层内按并发数分批并行关键洞察引擎不关心你的步骤是市场调研还是写代码它只认两样东西——步骤 ID 和依赖关系。所有智能都在 YAML 里声明调度逻辑是纯函数。二、YAML 工作流长什么样一份文件定义整个团队以官方的 PR 代码审查模板 为例它的结构非常直白name: PR 代码审查 llm: provider: deepseek model: deepseek-chat concurrency: 3 # 最大并行步骤数 steps: - id: code_quality role: engineering/engineering-code-reviewer task: 请审查以下 PR 的代码质量{{pr_diff}} ... output: quality_report - id: security_check role: engineering/engineering-security-engineer task: 请做安全审查{{pr_diff}} ... output: security_report - id: perf_check role: testing/testing-performance-benchmarker task: 请做性能审查{{pr_diff}} ... output: perf_report - id: summary role: engineering/engineering-code-reviewer task: 综合三份报告给出结论{{quality_report}} {{security_report}} {{perf_report}} depends_on: [code_quality, security_check, perf_check] # 只有这里声明依赖几个设计约定决定了引擎行为完整字段定义见 src/types.ts 的StepDefinition不写depends_on 没有依赖前三个审查步骤都没写依赖所以它们天然可以并行output{{变量}}是数据管道上游步骤把结果写进变量下游步骤用{{变量}}引用模板替换由仅 30 行的 src/core/template.ts 完成——就是一个正则替换零框架开销role是角色库路径指向 agency-agents 角色库里的 markdown 专家文件加载为 system prompt一个角色 一个员工字段校验严格schemas/workflow.schema.json 既是编辑器补全来源也是解析期校验依据depend_on这种拼写错误会被当场拦下而不是静默忽略。三、DAG 自动构建不告诉引擎谁和谁并行它自己算出来这是 AO 最核心的魔法。在 src/core/dag.ts 的topologicalLevels()里算法就是教科书级别的按层拓扑排序每个步骤的入度 它的depends_on数量把所有入度为 0 的步骤归为第 1 层它们没有前置依赖可以同时开工移除这一层把下游步骤入度减 1新出现入度为 0 的归为第 2 层……用上面 PR 审查的例子引擎算出的层级是第 1 层: [ code_quality, security_check, perf_check ] ← 三个互不依赖自动并行 第 2 层: [ summary ] ← 等三份报告都齐了再汇总对比手动建图的工作流框架AO 里你从不画流程图依赖声明完并行机会是引擎免费算出来的。而且它还有两道保险循环依赖检测detectCycle() 用 DFS 提前发现A 依赖 B、B 依赖 A这种死结报错时会把整条环路打印出来A → B → A十几步的工作流不用肉眼排查loop 回跳机制dag.ts 校验loop.back_to必须指向依赖链上的祖先节点——这个细节防的是审了 3 轮都没过实际一轮都没改的幽灵循环。Web Studio 的可视化画布同一个 DAG 也可以拖拽节点、连线编辑自动防环运行时节点按执行状态实时点亮四、分层调度concurrency 一个数字控制并行度构建完层级后executeDAG() 的调度策略是层间串行、层内并发层与层之间是屏障第 2 层一定等第 1 层全部完成这样{{变量}}数据传递永远安全层内按concurrency分批concurrency: 3表示同一时间最多 3 个步骤在跑一批用Promise.allSettled并发执行全部 settle 后才进入下一批一个聪明兜底使用 Claude Code / Codex CLI 这类订阅制 CLI 供应商时executor.ts 会把并发强制降为 1——因为大家共享同一个账户额度并发反而触发限速串行更快。执行过程中还有几个新手用得到的行为某步失败 → 所有下游自动标记skipped其余分支继续跑完最后如实汇报condition条件分支如{{qa_result}} contains 通过condition.ts 只支持contains/equals两个操作符——语法极简但刻意不支持取反写法避免分支翻转这类静默错误验收自动核验写了acceptance的步骤产出后由 verify.ts 让验收员模型逐条核对未满足会自动带着未过条目返工一轮。命令行演示5 个 AI 角色分工协作并行步骤自动检测最终输出完整方案五、极少依赖为什么不用重型工作流框架打开 package.json 看依赖清单会发现完全没有 LangChain / 工作流引擎 / 状态机库——核心运行时只依赖js-yaml解析 YAML、undiciHTTP和角色数据包其余是文档导出docx/pptx/xlsx类工具能力常见做法AO 的做法YAML 解析自研 DSLjs-yaml JSON Schema 校验依赖图图计算库~120 行手写拓扑排序dag.ts变量模板模板引擎Mustache 等一个正则替换函数template.ts并行调度任务队列/Actor 框架Node.js 原生Promise 分层循环executor.ts这套极少依赖路线带来三个实际好处安装快一条npm install -g即可无 Python 环境、无几十个子包行为可预测调度逻辑全部可读出问题能直接定位到函数行可移植CLI / Web Studio / 桌面端 / Docker 四种形态复用同一套 src/ 引擎代码Docker 部署配置见 docker-compose.yml。六、新手快速上手3 步跑通第一个多智能体工作流安装npm install -g agency-orchestrator要求 Node ≥ 20一句话运行ao compose 帮我分析做一个AI记账工具的可行性 --run—— AI 自动拆解任务、从 276 个角色中组队、按 DAG 并行执行跑内置模板ao run workflows/dev/pr-review.yaml -i pr_diffchanges.diff共 70 个内置模板都在 workflows/ 目录README.md 的工作原理一节有更完整的 YAML 注释示例。总结这套架构值得抄的地方声明式优先YAML 里只有意图谁依赖谁、产出叫什么怎么并行完全交给引擎推导 核心逻辑极薄DAG 构建 分层调度加起来不到 600 行全部行为可审计 失败是数据而非异常条件不满足、验收未过、循环达上限都作为状态记录进运行档案而不是静默吞掉。想继续深入建议按 src/core/ → src/connectors/15 家 LLM 供应商连接器工厂→ src/cli/ao命令入口的顺序阅读源码这也是引擎从图到调度再到渠道的自然脉络。【免费下载链接】agency-orchestrator One sentence → your one-person company of AI experts → complete deliverable in minutes. 276 CN 184 EN 5 more languages (ko/ru/pt-BR/id/ar) · zero-code YAML · auto-verified acceptance · Web Studio / Desktop / Docker · 15 LLM providers (11 key-free). 一句话组建你的「一人公司」AI 专家团队几分钟交付完整方案验收自动核验网页 / 桌面 / Docker 全渠道。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agency-orchestrator创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考