为什么需要任务编排？
想象一下这个场景：用户要求 Agent 完成一篇市场调研报告。这个任务需要：
- 收集市场数据
- 分析竞争对手
- 生成图表
- 撰写报告
这就是一个典型的需要任务编排的场景。
核心架构设计
1. 任务分解策略
使用 LLM 进行智能任务分解：
from typing import List, Dict
import asyncio
class TaskDecomposer:
def __init__(self, llm_service):
self.llm = llm_service
async def decompose_task(self, task_description: str) -> Dict:
"""智能任务分解"""
prompt = f"""
任务描述：{task_description}
请将该任务分解为子任务，输出格式：
{{
"subtasks": [
{{
"id": "task_1",
"name": "子任务名称",
"description": "详细描述",
"dependencies": [],
"estimated_time": "预计耗时(分钟)"
}}
]
}}
要求：
1. 子任务粒度适中
2. 明确任务依赖关系
3. 便于并行处理
"""
response = await self.llm.generate(prompt)
return self._validate_and_process(response)
def _validate_and_process(self, decomposition_result: dict) -> dict:
"""验证和处理分解结果"""
# 验证任务依赖关系是否合法
self._check_circular_dependencies(decomposition_result["subtasks"])
# 构建任务执行图
return self._build_execution_graph(decomposition_result["subtasks"])
2. 并行处理架构
使用异步任务池管理并行执行：
class TaskExecutor:
def __init__(self, max_workers: int = 5):
self.max_workers = max_workers
self.task_queue = asyncio.Queue()
self.results = {}
self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_workers)
async def execute_tasks(self, task_graph: Dict):
"""执行任务图"""
# 创建工作者池
workers = [
self._worker(f"worker_{i}")
for i in range(self.max_workers)
]
# 添加可执行的任务到队列
ready_tasks = self._get_ready_tasks(task_graph)
for task in ready_tasks:
await self.task_queue.put(task)
# 等待所有任务完成
await asyncio.gather(*workers)
async def _worker(self, worker_id: str):
"""工作者协程"""
while True:
try:
async with self.semaphore:
task = await self.task_queue.get()
if task is None:
break
# 执行任务
result = await self._execute_single_task(task)
self.results[task["id"]] = result
# 检查并添加新的可执行任务
new_ready_tasks = self._get_ready_tasks(task_graph)
for new_task in new_ready_tasks:
await self.task_queue.put(new_task)
except Exception as e:
logger.error(f"Worker {worker_id} error: {str(e)}")
3. 中间结果管理
使用 Redis 存储中间结果：
class ResultManager:
def __init__(self):
self.redis_client = redis.Redis()
async def save_result(self, task_id: str, result: Any):
"""保存任务结果"""
key = f"task_result:{task_id}"
try:
# 序列化结果
serialized_result = self._serialize_result(result)
# 存储到Redis，设置24小时过期
await self.redis_client.set(
key,
serialized_result,
ex=86400
)
except Exception as e:
logger.error(f"Failed to save result for task {task_id}: {e}")
raise
async def get_result(self, task_id: str) -> Any:
"""获取任务结果"""
key = f"task_result:{task_id}"
result = await self.redis_client.get(key)
if result is None:
raise KeyError(f"No result found for task {task_id}")
return self._deserialize_result(result)
def _serialize_result(self, result: Any) -> bytes:
"""序列化结果"""
if isinstance(result, (dict, list)):
return json.dumps(result).encode()
elif isinstance(result, bytes):
return result
else:
return pickle.dumps(result)
4. 任务编排模式
实现不同的任务编排模式：
class TaskOrchestrator:
def __init__(self):
self.decomposer = TaskDecomposer()
self.executor = TaskExecutor()
self.result_manager = ResultManager()
async def execute_pipeline(self, tasks: List[Dict]):
"""流水线模式执行"""
for task in tasks:
result = await self.executor.execute_single_task(task)
await self.result_manager.save_result(task["id"], result)
async def execute_parallel(self, tasks: List[Dict]):
"""并行模式执行"""
results = await asyncio.gather(*[
self.executor.execute_single_task(task)
for task in tasks
])
for task, result in zip(tasks, results):
await self.result_manager.save_result(task["id"], result)
async def execute_dag(self, task_graph: Dict):
"""DAG模式执行"""
return await self.executor.execute_tasks(task_graph)
5. 性能优化技巧
class PerformanceOptimizer:
def __init__(self):
self.cache = LRUCache(maxsize=1000)
async def optimize_task(self, task: Dict) -> Dict:
"""任务优化"""
# 1. 资源评估
required_resources = self._estimate_resources(task)
# 2. 缓存检查
if cached_result := self.cache.get(task["id"]):
return cached_result
# 3. 批处理优化
if self._can_batch(task):
task = self._batch_similar_tasks(task)
# 4. 资源分配
task["resources"] = self._allocate_resources(required_resources)
return task
def _estimate_resources(self, task: Dict) -> Dict:
"""估算任务资源需求"""
return {
"cpu": self._estimate_cpu_usage(task),
"memory": self._estimate_memory_usage(task),
"io": self._estimate_io_usage(task)
}
def _can_batch(self, task: Dict) -> bool:
"""判断任务是否可以批处理"""
return (
task["type"] in ["data_processing", "llm_inference"] and
task["size"] < self.batch_size_threshold
)
实战案例：市场调研报告生成系统
class MarketResearchSystem:
def __init__(self):
self.orchestrator = TaskOrchestrator()
self.optimizer = PerformanceOptimizer()
async def generate_report(self, topic: str):
# 1. 任务分解
tasks = await self.orchestrator.decomposer.decompose_task(
f"生成关于 {topic} 的市场调研报告"
)
# 2. 任务优化
optimized_tasks = await asyncio.gather(*[
self.optimizer.optimize_task(task)
for task in tasks["subtasks"]
])
# 3. 执行任务图
results = await self.orchestrator.execute_dag({
"tasks": optimized_tasks
})
# 4. 生成最终报告
return await self._compile_report(results)
async def _compile_report(self, results: Dict) -> str:
"""编译最终报告"""
sections = []
for task_id, result in results.items():
if task_id.startswith("data_collection"):
sections.append(self._format_data_section(result))
elif task_id.startswith("competitor_analysis"):
sections.append(self._format_analysis_section(result))
elif task_id.startswith("chart_generation"):
sections.append(self._format_chart_section(result))
return self._combine_sections(sections)
最佳实践
-
任务分解原则
- 保持任务粒度适中
- 明确定义依赖关系
- 考虑并行执行可能性
-
资源管理策略
- 动态调整并行度
- 实现任务优先级
- 合理分配计算资源
-
错误处理机制
- 实现任务重试
- 提供回滚机制
- 保存执行状态
-
监控和日志
- 记录详细执行日志
- 监控系统资源
- 追踪任务状态
常见问题和解决方案
-
任务依赖死锁
- 问题：循环依赖导致任务无法执行
- 解决：实现依赖检测和超时机制
-
资源竞争
- 问题：并行任务争抢资源
- 解决：实现资源池和调度算法
-
状态一致性
- 问题：分布式环境下状态不一致
- 解决：使用分布式锁和事务
总结
一个好的任务编排系统应该具备：
- 灵活的任务分解能力
- 高效的并行处理架构
- 可靠的中间结果管理
- 多样的任务编排模式
- 优秀的性能优化能力