以下是针对多Agent协同任务的逻辑编排与参数传递的完整解决方案，涵盖工具选型、架构设计和实现示例：
一、核心挑战与解决思路
| 挑战 | 解决方案 |
|---|---|
| Agent间通信 | 消息队列/事件总线 |
| 任务依赖关系 | 工作流引擎编排 |
| 参数传递与返回值处理 | 统一数据上下文/共享存储 |
| 错误处理与重试 | 断路器模式+死信队列 |
二、主流工具与技术栈
1. 编排引擎
| 工具 | 特点 |
|---|---|
| Apache Airflow | 支持DAG定义，Python原生，适合批处理任务 |
| Kubeflow Pipelines | Kubernetes原生，适合ML工作流 |
| Cadence/Temporal | 强一致性，支持长周期任务，自带重试机制 |
| LangChain | 专为AI Agent设计，支持链式/并行调用 |
2. 通信中间件
| 技术 | 适用场景 |
|---|---|
| RabbitMQ | 复杂路由需求的Agent通信 |
| Apache Kafka | 高吞吐量事件流处理 |
| Redis Pub/Sub | 轻量级实时消息传递 |
3. 参数管理
| 方案 | 实现方式 |
|---|---|
| 共享数据库 | PostgreSQL/MySQL存储任务上下文 |
| 对象存储 | S3/MinIO保存大尺寸中间结果 |
| 内存缓存 | Redis存储短期临时数据 |