deerflow2.0 -- harness

简介: deerflow2.0 重点分析
  1. 所谓harness, 就是有效的整合 tools,skills,mcp,llm,memory,sandbox,然后用langchain组合,用langgraph 执行多agent的图流程,其中leadagent固定实现,子agent通过一个tool 动态创建。
  2. lead-agent和sub-agent 之间通过 trace_id 实现分布式链路追踪
  3. 检查点使用的是langgraph框架默认的检查点,级别是节点级别。记录每个节点的执行状态。
  4. 异常处理大部分使用的是自定义的 ErrorHandlingMiddleware处理的,而langgraph框架的异常处理机制主要用于langgraph框架组件的异常处理,比如checkpoint等。
  5. 当token数超过大模型窗口限制时,触发将消息刷入队列机制,通过配置的summarize_model 模型进行总结并形成新消息
  6. 高并发设计:架构:fatapi+uvicorn+多worker/asyncio.create_task(),agent后台执行/StreamBridge返回结果/asyncio.to_thread + ThreadPoolExecutor
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