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ADK-Python工作流代理序列：复杂业务流程编排

网友: 技术文档 2025-09-03 21:47:02

ADK-Python工作流代理序列：复杂业务流程编排

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引言：为什么需要工作流代理序列？

在现代AI应用开发中，单一Agent往往难以处理复杂的业务流程。想象一下这样的场景：用户请求\"编写一个快速排序算法并检查其性能\"，这需要代码生成、代码审查、性能分析等多个步骤。传统的单体Agent架构会面临以下挑战：

  • 功能耦合：单一Agent需要具备所有能力
  • 状态管理复杂：多步骤流程的状态传递困难
  • 错误处理困难：某个步骤失败会影响整个流程
  • 扩展性差：新增功能需要重构整个Agent

ADK-Python的SequentialAgent（顺序代理）正是为了解决这些问题而生，它允许开发者将复杂的业务流程分解为多个专门的子代理，按顺序执行，实现真正的模块化AI应用开发。

核心概念解析

SequentialAgent架构

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关键组件说明

组件 作用 示例 SequentialAgent 协调器，按顺序执行子代理 SequentialAgent(sub_agents=[agent1, agent2]) LlmAgent 基础语言模型代理 代码生成、文本处理等任务 状态键(State Key) 代理间数据传递的媒介 output_key=\"generated_code\" 回调机制 执行前后的钩子函数 权限检查、日志记录等

实战：构建代码审查流水线

让我们通过一个具体的例子来理解SequentialAgent的强大之处。我们将构建一个三阶段的代码审查流水线：

阶段1：代码生成代理

code_writer_agent = LlmAgent( name=\"CodeWriterAgent\", model=\"gemini-2.5-flash\", instruction=\"\"\"你是一个Python代码生成器。基于用户请求，编写完整的Python代码。输出仅包含用三重反引号包裹的Python代码块。\"\"\", description=\"根据规范编写初始Python代码\", output_key=\"generated_code\" # 将输出存储到状态中)

阶段2：代码审查代理

code_reviewer_agent = LlmAgent( name=\"CodeReviewerAgent\", model=\"gemini-2.5-flash\", instruction=\"\"\"你是一个专业的Python代码审查员。审查以下代码：```python{generated_code}

审查标准：

  1. 正确性：代码是否按预期工作？
  2. 可读性：是否符合PEP8规范？
  3. 效率：是否存在性能瓶颈？
  4. 边界情况：是否处理了边界条件？

输出简洁的要点列表。\"\"\", description=\"审查代码并提供反馈\", output_key=\"review_comments\" )

### 阶段3：代码重构代理```pythoncode_refactorer_agent = LlmAgent( name=\"CodeRefactorerAgent\", model=\"gemini-2.5-flash\", instruction=\"\"\"你是一个Python代码重构AI。基于审查意见改进原始代码：原始代码：```python{generated_code}

审查意见： {review_comments}

输出仅包含重构后的Python代码。\"\"\", description=\"基于审查意见重构代码\", output_key=\"refactored_code\" )

### 整合为SequentialAgent```pythoncode_pipeline_agent = SequentialAgent( name=\"CodePipelineAgent\", sub_agents=[code_writer_agent, code_reviewer_agent, code_refactorer_agent], description=\"执行代码编写、审查和重构的流水线\")# 根代理必须命名为root_agentroot_agent = code_pipeline_agent

高级特性：动态工作流编排

并行执行与顺序执行的结合

在实际业务场景中，我们经常需要混合使用顺序和并行执行。ADK-Python通过ParallelAgent和SequentialAgent的组合来实现这一需求：

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状态管理的艺术

SequentialAgent的核心优势在于其强大的状态管理能力。每个子代理都可以：

  1. 读取前序代理的状态：通过{state_key}语法注入
  2. 写入自己的输出：通过output_key指定存储位置
  3. 选择性执行：基于状态值决定是否跳过
# 示例：基于状态的条件执行def should_execute_agent(ctx): # 检查前序代理是否生成了需要处理的内容 return ctx.state.get(\'needs_processing\', False)# 在代理配置中使用回调agent.with_before_agent_callback(should_execute_agent)

实际应用场景

场景1：客户服务工单处理

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场景2：数据分析流水线

# 构建数据分析流水线data_pipeline = SequentialAgent( sub_agents=[ data_extraction_agent, # 数据提取 data_cleaning_agent, # 数据清洗 analysis_planning_agent, # 分析规划 statistical_analysis_agent, # 统计分析 visualization_agent, # 可视化 report_generation_agent # 报告生成 ], name=\"DataAnalysisPipeline\")

最佳实践与性能优化

1. 状态键命名规范

状态键类型 命名规范 示例 中间结果 {agent_name}_{purpose} code_writer_output 配置参数 config_{parameter} config_max_iterations 标志位 flag_{condition} flag_needs_review

2. 错误处理策略

# 错误处理回调示例async def error_handler(ctx, exception): if isinstance(exception, TimeoutError): # 记录超时并尝试恢复 ctx.state[\'last_error\'] = \'timeout\' return Event(content=types.Content(parts=[types.Part.from_text(\"请求超时，请重试\")])) # 其他错误处理逻辑...# 注册错误处理器agent.with_error_callback(error_handler)

3. 性能监控与优化

# 性能监控装饰器def track_performance(agent_func): async def wrapper(ctx): start_time = time.time() result = await agent_func(ctx) duration = time.time() - start_time ctx.state[\'performance_metrics\'] = ctx.state.get(\'performance_metrics\', []) ctx.state[\'performance_metrics\'].append({ \'agent\': ctx.agent_name, \'duration\': duration, \'timestamp\': start_time }) return result return wrapper

常见问题与解决方案

Q1: 如何调试SequentialAgent的执行流程？

解决方案：

  • 使用内置的日志功能：logs.log_to_tmp_folder()
  • 添加调试回调记录每个代理的输入输出
  • 使用状态快照功能检查中间结果

Q2: 如何处理代理间的依赖关系？

解决方案：

  • 使用状态验证回调确保前序代理已完成
  • 实现超时机制和重试逻辑
  • 使用条件执行跳过不必要的代理

Q3: 如何扩展SequentialAgent的功能？

解决方案：

  • 创建自定义代理类型继承BaseAgent
  • 实现特定的_run_async_impl方法
  • 利用现有的工具和回调生态系统

总结与展望

ADK-Python的SequentialAgent为复杂AI工作流的编排提供了强大而灵活的解决方案。通过将业务流程分解为专门的子代理，开发者可以：

  1. 提高可维护性：每个代理职责单一，易于测试和调试
  2. 增强可扩展性：轻松添加或移除处理步骤
  3. 改善性能：并行执行独立任务，优化资源利用
  4. 提升可靠性：完善的错误处理和状态管理机制

随着AI应用复杂度的不断增加，工作流代理序列将成为构建下一代智能系统的关键技术。ADK-Python在这一领域的创新为开发者提供了强大的工具，让复杂业务流程的AI化变得简单而高效。

未来，我们可以期待更多高级特性，如动态工作流生成、自适应代理选择、以及更强大的状态管理能力，进一步推动AI应用开发的边界。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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