第17章 编码流水线的编排
第16章讨论了何时值得采用多智能体方式，以及层级、顺序和并行三种基本协作结构。本章进一步处理多智能体协作的流程化问题：当类似工作需要反复执行，多个智能体、自动化工具和人工决策需要按照稳定规则持续协作时，怎样把临时的任务分派转化为一条可观察、可验证并且能够处理失败的编码流水线。
编码流水线并不只是把若干智能体按照固定顺序连接起来。实际流程可能包含顺序阶段、并行分支、条件判断、评审循环和人工决策点，其中一些阶段由智能体承担，另一些阶段更适合使用测试、静态分析和安全扫描等确定性工具。编排需要明确这些参与者之间的控制流和信息流，规定什么条件下进入下一阶段、什么情况下返回修改、何时中止执行，以及哪些决定必须交由人确认。
在这种工作方式中，人不再负责每一次机械性的阶段转换，而是承担流程设计、风险判断和持续治理职责。人的工作包括定义阶段边界和交接契约，设置验证标准与人工决策点，监控流程运行状态，处理设计之外的异常，并根据实际失败不断修订流水线。减少实时调度并不意味着人退出流程，而是把人的注意力从重复路由转移到高影响决策和流程改进上。
本章首先讨论人如何从实时调度员转变为流程架构师，并说明一条流水线需要明确哪些基本要素；随后介绍顺序验证、并行探索与合并、层级委托、评审循环和分阶段审批五种可以组合使用的流程模式；接着讨论智能体之间的交接契约，以及如何通过多方案探索为重要决策提供对照证据；在此基础上分析几种常见的编排反模式；最后以IoTFlow三个模块的协同开发为例，展示如何把任务依赖、并行探索、验证关卡、人工决策和结果集成组织成一条完整流水线。
读完本章，读者应能够根据任务依赖和风险特征设计编码流水线，明确每个阶段的角色、输入、输出、进入条件和退出条件，设计可校验的交接信息，并为失败、重试、回退和人工升级建立清楚的处理路径。衡量一条流水线是否设计良好，不应只看它自动执行了多少步骤，而应看它能否在减少机械协调的同时，使任务状态可观察、阶段结果有证据、异常能够被发现并得到适当处理。