Shannon 使用 Temporal 作为工作流引擎，提供持久化、确定性的执行，可在服务重启后继续运行，并支持回放调试。
工作流类型
Shannon 实现了多种工作流类型以适应不同场景：
OrchestratorWorkflow
主入口点，根据复杂度分析将查询路由到适当的策略工作流。
策略工作流
| 工作流 | 适用场景 | 使用的模式 |
|---|
| DAGWorkflow | 具有明确子任务的多步骤任务 | 并行/顺序 + 反思 |
| ReactWorkflow | 使用工具的任务、迭代求解 | 推理-行动-观察循环 |
| ResearchWorkflow | 信息收集、综合 | React 或并行 + 反思 |
| ExploratoryWorkflow | 开放式探索 | 思维树 + 辩论 |
| ScientificWorkflow | 假设检验 | CoT + 辩论 + ToT + 反思 |
SupervisorWorkflow
支持动态团队管理的高级工作流，包括智能体招募和退役。
ScheduledTaskWorkflow
用于通过 cron 调度执行周期性任务的包装工作流。
工作流选择逻辑
推理模式
Shannon 在工作流中组合这些模式：
思维链（CoT）
带置信度跟踪的逐步推理，适用于复杂问题。
思维树（ToT）
系统性探索，支持分支和剪枝，适用于有多种解决路径的问题。
ReAct
推理-行动-观察循环，集成工具进行迭代问题求解。
多智能体辩论，探索不同视角并加强答案。
通过自我评估进行迭代质量改进。
执行模式
并行执行
- 使用信号量控制的并发智能体执行
- 可配置的并发限制
- 结果聚合
顺序执行
混合（DAG）执行
- 使用拓扑排序的依赖图执行
- 根据依赖关系组合并行和顺序执行
环境变量
| 变量 | 默认值 | 描述 |
|---|
TEMPORAL_HOST | temporal:7233 | Temporal 服务器地址 |
AGENT_TIMEOUT_SECONDS | 600 | 智能体执行超时 |
DECOMPOSE_TIMEOUT_SECONDS | 30 | 任务分解超时 |
Temporal UI
访问 http://localhost:8088 的 Temporal UI 可以：
- 工作流可视化：查看工作流执行图
- 执行历史：每个工作流的完整事件历史
- 回放调试：逐步执行工作流
- Worker 状态：监控 worker 健康状态和任务队列
确定性回放
Temporal 确保工作流是确定性的：
所有工作流代码必须是确定性的 - 工作流代码中不能直接使用随机数、当前时间或外部调用。对于非确定性操作，请使用 activities。
令牌预算管理
所有工作流通过以下方式遵守令牌预算：
- 中间件：工作流入口处的预算强制执行
- 模式选项：
BudgetAgentMax 字段限制每个智能体的令牌
- Activity 预算：带预算跟踪的受控执行
最佳实践
何时使用每种模式
| 模式 | 用例 | 示例 |
|---|
simple | 直接问题 | ”2+2 等于多少？“ |
standard | 多步骤任务 | ”总结这份文档” |
complex | 深度分析 | ”比较各个框架” |
supervisor | 动态团队 | ”研究并实现” |
Prometheus 指标
shannon_workflow_duration_seconds - 工作流执行时间shannon_workflow_status - 成功/失败计数shannon_activity_duration_seconds - Activity 执行时间
OpenTelemetry 追踪
分布式追踪跨越：
- 工作流执行
- Activity 调用
- 智能体调用
- LLM 请求
下一步
