如何实现智能体工作流的并行执行？

智能体工作流的并行执行通过任务调度和资源管理实现性能优化。

1. DAG 调度

• 将无依赖关系的任务并行执行，有依赖关系的任务按拓扑顺序执行
• 使用任务队列管理待执行任务，根据资源可用性动态调度
• 支持动态优先级调整和任务抢占

2. 扇出/扇入模式

• 扇出（Fan-out）：将一个任务拆分为多个并行子任务，加速处理效率
• 扇入（Fan-in）：等待多个并行任务完成后聚合结果，继续后续流程
• 适用于大规模数据处理和多源信息采集场景

3. 资源隔离与限流

• 为不同优先级的任务分配不同的计算资源
• 实施并发数限制和队列管理，防止资源耗尽
• 支持弹性伸缩，根据负载动态调整计算资源