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Orchestrator-Workers

由一个中心 LLM 动态拆分任务、委派给 worker LLM 再汇总结果,适合子任务数量和边界事先难以写死的场景。

#ai #orchestrator-workers #concept #growing

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Orchestrator-Workers

一句话定义

Orchestrator-workers 是由一个中心 LLM 根据具体输入动态拆任务、调 worker 并整合结果的 workflow 模式。

核心机制 / 工作原理

和普通并行化最大的不同是:

  • 子任务不是预先写死的
  • orchestrator 会根据当前任务临时决定该拆成几个 worker、各自做什么

这让它特别适合复杂编码、调研和多源分析场景。

最小例子 / 最小场景

一个 coding system 收到“重构认证模块”的任务后,可能会动态决定:

  • 一个 worker 看路由和控制器
  • 一个 worker 看 service 和 domain logic
  • 一个 worker 看测试和迁移

最后再统一汇总改动建议或结果。

边界与易混淆点

  • 如果子任务本来就固定,没必要把它升级成 orchestrator-workers。
  • orchestrator 太弱时,会拆不好任务,导致 worker 重叠或遗漏。
  • 这类模式和多 agent 很接近,但仍然可以是受控 workflow,而不是 fully autonomous agent。
创建于 2026/5/4 更新于 2026/7/15
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