多代理系統嘅圖形工程：管理代理工作

多代理系統唔會好似簡單嘅聊天機械人咁失敗。佢哋係通過交接失敗：計劃器叫錯咗專家，檢索步驟跳過咗約束，一個工具節點用得太多，或者一個長時間運行嘅任務持續將昂貴嘅工作路由到同一個前沿模型。.

呢就係點解圖形工程正成為團隊喺生產中構建代理嘅一個實用學科。圖形係代理工作嘅操作地圖。佢定義咗邊啲節點可以行動，邊啲邊可以被採取，狀態喺邊度攜帶，幾時需要人類批准下一步，同埋模型調用應該喺邊度通過受控嘅API層路由。.

點解圖形工程而家咁重要

早期嘅代理系統通常睇落好似一個循環：接收一個目標，調用一個模型，使用一個工具，檢查結果，重複。現代代理系統變得更加結構化。框架例如 LangGraph 通過狀態、節點同邊描述圖形. 。Google 推廣咗 Agent2Agent 互操作性 用於代理交接。MCP 為AI應用提供咗一個標準方式去連接 工具、數據同工作流程.

呢啲部分令代理系統更加有能力，但亦都令執行路徑更加難以理解。一旦代理可以委派、分支、重試同調用外部工具，系統嘅成本同風險就唔再局限喺單一嘅提示入面。佢哋係分佈喺整個圖形上。.

將圖形視為生產架構

一個生產代理圖應該足夠明確，令工程師唔使睇晒每個提示都可以回答六個問題：

• 邊啲節點可以調用模型？
• 邊啲節點可以使用工具或者外部系統？
• 邊啲轉換需要人類審查？
• 邊個模型或者模型類適合每一步？
• 邊度執行重試、後備方案同預算限制？
• 團隊點樣喺一次失敗運行後重建發生咩事？

呢唔係淨係一個可觀察性嘅練習。呢亦都係一個產品同利潤嘅練習。一個低風險分類節點、一個檢索節點、一個代碼生成節點同一個最終審查節點唔一定要用同一個模型。當每個節點默認使用最昂貴嘅模型時，圖表就會變成成本放大器。.

ShareAI 喺圖表中嘅位置

ShareAI 為團隊提供一個單一 API，用於訪問超過 150 個 AI 模型，具備智能路由、後備方案、市場信號同按令牌付費嘅定價。在基於圖表嘅代理系統中，呢令模型調用層更容易改變，而唔需要重寫圖表本身。.

建設者可以將協調器、應用框架、數據庫、隊列同代理運行時放喺 ShareAI 之外，然後使用 分享AI API 喺需要推理嘅節點進行模型訪問。圖表仍然控制工作流程。ShareAI 控制模型訪問、路由靈活性同使用周邊嘅商業路徑。.

呢個區分好重要。ShareAI 唔係圖表引擎。佢係模型市場同 API 層，幫助團隊喺代理系統演變時保持模型選擇嘅開放性。.

一個實用嘅圖表工程檢查清單

喺多代理系統到達客戶之前，用操作性嘅角度繪製圖表：

1. 列出每個節點。. 包括代理、確定性功能、工具調用、批准門檻、路由器、評估器同背景工作。.
2. 標記每個模型調用。. 跟蹤提示目的、預期輸入大小、預期輸出大小同可接受嘅模型類。.
3. 將路由同編排分開。. 讓圖表決定下一步應該發生咩，並讓模型層決定邊個合適嘅模型應該服務特定嘅呼叫。.
4. 喺圖表同節點層面設置預算。. 喺可能嘅情況下設置每次運行、每個用戶、每個租戶同每個節點嘅限制。.
5. 用更平嘅模型處理狹窄嘅工作。. 分類、提取、格式化同初步審查通常唔需要同開放式推理一樣嘅模型。.
6. 定義後備行為。. 決定幾時重試、幾時路由到另一個模型、同幾時失敗並關閉。.
7. 對不可逆嘅操作要求批准。. 人工檢查點應該喺外部副作用之前，例如發送消息、進行購買、刪除記錄或者更改客戶數據。.
8. 記錄圖表身份。. 捕捉圖表版本、運行ID、節點ID、模型ID、工具ID、租戶同用戶上下文。.
9. 對提示同工具進行版本管理。. 圖表只有喺團隊可以重現運行時使用嘅確切指令同工具架構時先至可調試。.
10. 喺啟動之前審查邊際。. 如果代理係客戶面向嘅產品一部分，模型成本必須喺定價鎖定之前可見。.

建設者角度：圖表成本變成產品利潤

對於建設者嚟講，圖表工程唔單止係關於可靠性，仲係關於保持AI使用同產品商業模式一致。.

如果應用程序俾客戶運行研究代理、支持代理、編碼代理或者工作流程代理，每條圖表路徑都可以創造唔同嘅成本概況。一個簡短嘅摘要流程可能容易包含喺基本計劃入面。一個深度多代理調查可能需要使用限制、付費充值或者附加費。.

令 ShareAI建設者控制台 幫助應用程序擁有者連接外部應用程序到ShareAI，設置佢哋嘅AI利潤或者附加費，並俾客戶直接支付ShareAI使用費。咁樣俾建設者提供一條更清晰嘅路徑，從代理圖表內嘅模型調用到可持續嘅客戶定價。.

設計圖表之前設計你嘅成本結構

代理圖表通常會悄悄地增長。一個規劃者獲得另一個專家。一個專家獲得另一個工具。一個支持工作流程獲得人類審查路徑。一個後備變成第二次模型調用。呢啲選擇唔一定係錯，但每一個都改變咗成本同控制面。.

有效嘅做法係早期令圖表可見。保持編排明確，通過一層可以隨模型改變嘅層路由模型調用，並喺代理工作變得太昂貴而難以理解之前定價客戶面向嘅使用。.

從探索開始 來自ShareAI模型市場 同埋 ShareAI文檔.

常見問題

乜嘢係多代理系統嘅圖表工程？

圖表工程係設計構成多代理工作流程嘅節點、邊、狀態、批准、工具調用同模型調用嘅實踐。佢專注於工作點樣喺系統中流動，而唔係單單點樣寫每個提示。.

圖表工程同提示工程有咩唔同？

提示工程改善俾模型嘅指令。圖表工程定義邊個代理或者功能下一步運行，邊啲工具可用，邊個模型應該被調用，以及運行應該喺咩時候停止、分支、重試或者請求批准。.

我需要LangGraph先可以使用圖表工程嘅理念嗎？

唔需要。LangGraph係基於圖表嘅代理編排嘅有用例子，但核心理念適用於任何系統，喺多個代理、工具、模型調用同決策點喺工作流程中連接嘅情況下。.

模型路由喺代理圖中嘅邊個位置？

模型路由應該喺每個需要推理嘅節點。圖決定咗需要模型調用；路由層根據成本、延遲、可用性同任務適配性決定邊個合適嘅模型處理嗰個調用。.

ShareAI可以取代我嘅代理編排器嗎？

唔可以。ShareAI唔係編排器或者應用框架。佢係一個由人驅動嘅AI市場同API，幫助建設者訪問同路由佢哋擁有並喺其他地方運行嘅應用程序嘅模型調用。.

圖工程點樣可以減少AI成本？

佢令昂貴嘅路徑變得可見。一旦團隊知道邊啲節點調用模型、嗰啲節點運行嘅頻率同每個節點需要嘅模型類別，佢哋可以將簡單嘅工作轉移到低成本模型，並將前沿模型保留喺高價值步驟。.

建設者應該喺面向客戶嘅代理圖中追蹤啲乜嘢？

建設者應該追蹤租戶、用戶、圖版本、節點、模型、令牌、延遲、成本、後備事件同可計費使用狀態。呢啲字段令支持客戶同保護AI利潤變得更加容易。.

圖工程對於注重隱私或者自託管應用有冇關係？

有。注重隱私同自託管應用仍然需要明確控制數據流向邊度、使用邊啲模型端點同邊啲客戶操作需要批准。圖幫助記錄呢啲邊界。.

MCP點樣改變圖設計？

MCP可以令工具同數據源更容易向代理公開，但佢亦增加咗訪問控制、工具邊界、架構審查同每個節點權限嘅需求。工具訪問應該係圖設計嘅一部分，而唔係事後諗起。.

代理圖喺咩時候應該包括人工批准？

人工批准應該喺不可逆或者高風險操作之前，例如向外部發送消息、更改計費狀態、刪除數據、升級支持案例或者作出影響客戶賬戶嘅決定。.

向受管控嘅代理圖邁出第一步係乜嘢？

畫出目前嘅工作流程作為節點同過渡，然後標記每個模型調用、工具調用、審批點、重試、回退同預算限制。嗰張地圖通常會揭示第一個成本同可靠性嘅修正。.