Agent 工作流编排设计:DAG、状态机、暂停恢复与长期运行任务
深入探索 LLM Agent 的工作流编排模型:DAG(有向无环图)编排、状态机驱动、事件触发与暂停恢复。 涵盖 LangGraph 的图式编排、Temporal 的长任务持久化、以及事件总线驱动的异步 Agent 架构。 附完整的 LangGraph + Temporal 集成案例,含可运行代码与可视化。
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深入探索 LLM Agent 的工作流编排模型:DAG(有向无环图)编排、状态机驱动、事件触发与暂停恢复。 涵盖 LangGraph 的图式编排、Temporal 的长任务持久化、以及事件总线驱动的异步 Agent 架构。 附完整的 LangGraph + Temporal 集成案例,含可运行代码与可视化。
以状态、事件、计时器、UI、分数和关卡为主线,搭建可验证、可扩展的 Defold 游戏机制。
一个个人潜行动作游戏在有限状态机、行为树和 GOAP 之间做敌人 AI 技术选型的案例,详细讨论可调试性、关卡脚本、警戒状态和个人开发维护成本。
为什么这个问题要单独设计 复杂页面卡住时,不应靠猜节点树;状态机要能显示当前状态、阻塞原因和旧回调。很多团队会把它当成局部功能,在某个按钮、某个页面、某个脚本里补一段判断。短期看,这样最快;项目跑过几轮版本之后,就会出现同一件事在三个地方有三种解释的情况。玩家看到的是一个客户端,团队内部却把责任拆散了。