智能体与动态拓扑：自优化执行的必然 在构建复杂智能系统，特别是那些需要与真实世界互动、执行多步骤任务的智能体（Agents）时，我们常常面临一个核心挑战：如何设计一个既高效又鲁棒的执行流程。这些智能体，无论是RPA机器人、大语言模型驱动的助理，还是自动化决策系统，通常都需要按照预定义的步骤序列或决策树来完成任务。我们将这种预定义的任务流程，其节点代表着具体的动作、判断或工具调用，边代表着数据流或依赖关系，称之为“执行拓扑”或“执行图”。 然而，真实世界的复杂性和不确定性使得静态的执行拓扑往往难以适应。外部环境可能发生变化，某些工具或API的稳定性可能波动，甚至智能体自身的某些模块也可能表现出不同的成功率。在这样的动态环境中，一个固定的执行路径可能会导致低效率、频繁失败，甚至任务中止。 为了应对这一挑战，我们引入“自优化拓扑”（Self-Optimizing Topology）的概念。其核心思想是：智能体不应仅仅是按照既定路线执行的机器，而是一个能够通过观察自身行为、收集反馈、并据此主动调整其执行策略的自适应实体。具体而言，它通过监控每次任务执行的“痕迹”（Traces），特别是这些痕迹 …
继续阅读“解析 ‘Self-Optimizing Topology’：Agent 如何通过监控 Trace 成功率，自主重排图的节点执行顺序？”