复杂任务需要多agent协同处理，对其进行逻辑编排和参数调用

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：

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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

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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

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三、典型架构设计