𝗖𝗵𝗼𝗿𝗲𝗼𝗴𝗿𝗮𝗽𝗵𝗲𝗱 𝗖𝗹𝗮𝘂𝗱𝗲 𝗗𝘆𝗻𝗮𝗺𝗶𝗰 𝗪𝗼𝗿𝗸𝗳𝗹𝗼𝘄𝘀

Hầu hết các quy trình làm việc AI đều sử dụng orchestration (điều phối tập trung). Một bộ điều khiển trung tâm quyết định mọi bước. Nó chọn công cụ, thực hiện tác vụ và hợp nhất kết quả. Điều này mang lại khả năng kiểm soát và một lộ trình rõ ràng.

Kiến trúc của tôi sử dụng choreography (điều phối phân tán) để thay thế.

Trong một quy trình làm việc theo mô hình choreography, không có một bộ điều khiển duy nhất nào nắm quyền kiểm soát mọi thứ. Thay vào đó, mỗi hành vi sẽ phản ứng với các sự kiện. Mỗi thành phần chỉ cần hiểu ba điều:

  • Hợp đồng (contract) mà nó xác thực.
  • Sự kiện mà nó theo dõi.
  • Sự kiện mà nó gửi đi.

Điều này tạo ra một mô hình lai (hybrid model). Bạn sử dụng orchestration cho các ý định cấp cao, nhưng sử dụng choreography để thực thi.

Đây là các mô hình chính:

Phân loại và Hành động (Classify and Act) Các luồng truyền thống sử dụng một bộ định tuyến (router) để gọi một hàm. Các luồng choreography phát ra các sự kiện. Một thông điệp trở thành một ý định đã được phân loại. Ý định đó sẽ kích hoạt một hành vi. Mỗi giai đoạn lại phát ra một sự kiện mới. Điều này giúp hệ thống có tính mô-đun cao. Bạn có thể thay thế hoặc quan sát bất kỳ giai đoạn nào mà không làm gián đoạn luồng công việc.

Phân tán và Tổng hợp (Fanout and Synthesize) Thay vì dùng một agent để chia nhỏ nhiệm vụ, hãy sử dụng cơ chế đăng ký sự kiện (event subscriptions). Một payload có thể kích hoạt nhiều hành vi độc lập cùng một lúc. Bạn có thể có một agent xác thực kiểu dữ liệu, một agent khác kiểm tra schema, và một agent thứ ba chạy các bài kiểm tra hiệu năng (benchmarks). Việc tổng hợp không chỉ đơn thuần là hợp nhất văn bản. Đó là một quá trình rút gọn ngữ nghĩa (semantic reduction) để tìm ra con đường nào đã thành công.

Xác minh đối kháng (Adversarial Verification) Đừng tin vào câu trả lời đầu tiên. Một bộ tạo (generator) sẽ công bố một ứng viên. Các bộ xác minh (verifiers) sẽ đăng ký theo dõi ứng viên đó để tấn công nó. Chúng đóng vai trò như các trình biên dịch, kiểm thử bảo mật hoặc người dùng có ý đồ xấu. Nếu chúng tìm thấy một lỗ hổng, chúng sẽ phát ra một phản ví dụ (counterexample). Phản ví dụ này sẽ kích hoạt một quy trình tự chữa lành (self-healing pipeline).

Tạo và Lọc (Generate and Filter) Việc tạo ra kết quả thì rẻ, nhưng việc chấp nhận phải cực kỳ nghiêm ngặt. Hệ thống tạo ra nhiều ứng viên như các phiên bản nhanh, an toàn hoặc tối giản. Các cổng xác định (deterministic gates) như unit test và chính sách bảo mật sẽ lọc chúng. Chỉ những "người chiến thắng" mới được đi tiếp.

Giải đấu (Tournament) Khi không có câu trả lời tốt nhất rõ ràng, hãy tổ chức một giải đấu. Tạo ra các ứng viên cạnh tranh và chấm điểm chúng dựa trên một bộ tiêu chí (rubric). Đo lường chi phí CPU, bộ nhớ và tỷ lệ thành công. Điều này biến các ý kiến chủ quan thành các phép đo lường thực tế.

Lặp cho đến khi hoàn tất (Loop until Done) Trong hầu hết các hệ thống, một lỗi sẽ kết thúc luồng công việc. Trong mô hình này, một lỗi chỉ là một sự kiện khác. Hệ thống sử dụng ngữ cảnh của lỗi để thử các bước chữa lành khác nhau. Nó thử chuyển đổi kiểu dữ liệu, sau đó là sửa chữa ngữ nghĩa, rồi đến việc yêu cầu sự trợ giúp từ người dùng. Đây không phải là việc thử lại một cách mù quáng. Đó là sự chữa lành dựa trên ý định (intent-based healing) vì vòng lặp này có bộ nhớ.

Choreography giúp các hệ thống dễ dàng mở rộng, kiểm thử và tự phục hồi hơn. Bạn có thể thêm một bộ xác thực mới hoặc một bộ lọc mới chỉ bằng cách đăng ký vào một sự kiện hiện có. Đồ thị vẫn được giữ nguyên vẹn.

Nguồn: https://dev.to/fullagenticstack/choreographed-claude-dynamic-workflows-3mgi

Cộng đồng học tập tùy chọn: https://t.me/GyaanSetuAi