当行业还在追捧大模型参数竞赛时，领先团队早已转向新战场：
AI编排（Agent Orchestration）------ 这个方向是 AI 技术"从聊天到做事"的关键突破口。
- 1.为什么说不会编排的AI永远只是玩具？
- 2.直观体验编排能带来的实际好处
- 3.数据库在其中的关键作用
- 4.不同实现方式的效果对比
1.为什么说不会编排的AI永远只是玩具？
编排的本质就是把原本"一次问答"的AI能力升级为"任务驱动、步骤执行"的AI工作流。
Agent工作流相当于让AI按照我们用户的"做事逻辑"来真正产出用户所期待的成果。
因为虽然像以DeepSeek为代表的LLM自身的思维链（CoT）已经足够强悍了，但是用户在大部分企业级应用场景下，更需要的其实是符合其具体意图的特定结果。
2.直观体验编排能带来的实际好处
最近在做一个Agent工作流的Demo展示，旨在用最简单的用例向用户展示编排的效果，以及数据库在其中的关键作用。
下面就以这个最简单的例子来直观体验下编排能够给我们带来的实际好处。
这是一个非常简单的翻译场景需求：
用户要做一个专业技术文档的翻译，如果直接丢给LLM翻译，涉及到很多用户行业内特定的术语会翻译错误，人工进行二次检查修订的工作量又很大，而存在术语翻译错误的现象是因为LLM本身并不能直接理解某个行业细分领域的专业词汇。
但其实用户自己是很清楚这些专业词汇的，信息化做的好的用户，通常已经有这样的术语表了。
我们要做的，只是要把用户需要翻译的内容先匹配用户自己的术语表，进行术语替换，然后再给到LLM，让其翻译剩余部分，最终把整合后的结果返回给用户。
为了让读者朋友们更好的理解，我这里以公开技术资料Oracle的一些产品技术白皮书举例，编排工具这里用到的是比较火且更适合新手的Dify开源版，术语表放到Oracle数据库中。
最开始我构建的工作流如上图所示，Dify的开始节点支持用户输入自己的翻译内容，SQL查询节点去Oracle数据库中查询术语表，然后直接将查询结果一股脑都给代码执行节点，通过Python来处理替换，之后给到LLM节点来进行规则翻译，最后结束节点展示翻译结果。
需要注意的是：
我选取的样例是公开技术资料，效果上其实并不如你自己企业内部的类似需求真实效果好。这是因为公开的资料LLM自己在训练时，多少已经有所感知，翻译不至于太拉胯，笔者会尽量找些明显差异点来进行展示。
注意这里的比对要求是同样使用本地部署的qwen:7bLLM环境（因为LLM本身能力也是千差万别，所以这里先限制死LLM的变量统一，方便比对效果），我这里用一段Oracle Exadata的产品白皮书内容测试，直接丢给LLM翻译，和通过上面构建的工作流调用翻译，示例效果如下：
直接丢给LLM翻译，可以发现，会直接将Oracle Exadata Database Machine这款产品翻译为Oracle Exadata数据库机，这其实就很不专业，行业内通常要么翻译成数据库一体机，要么不翻译保留完整产品名词：
而使用通过上面构建的工作流调用翻译，就会按照术语表，保留了Oracle Exadata Database Machine这款产品名。
当然，这个术语表可以随时按需更新，比如你想把Oracle Exadata Database Machine翻译成Oracle Exadata 数据库一体机也是可以的。
3.数据库在其中的关键作用
数据库在其中到底起到什么作用呢？
比如我们上面提到的术语表，用户通常都是会把这样一张表存在数据库中，也方便不定期进行内容的更新。
但是上面的工作流其实还是有一个致命的缺点，就是不管用户的输入是什么，SQL查询节点都会把整张术语表直接返回给下一个代码执行节点做解析，虽然功能能够实现，但在处理效率、安全性方面都面临着巨大的风险。
那能不能把这个代码执行处理逻辑放到数据库中来实现呢？
答案当然是可以的！
起初因为SQL查询这个节点测试走了些弯路，所以才有了上面借助Python处理的传统工作流设计，后来测试发现其可以支持函数调用后，问题就变得更加简单高效了。
只需直接在库内封装一个函数，实现功能，把输入文本匹配用户术语表的工作直接交给这个库内函数来做。
这样，SQL查询这个节点只需要调用这个库内函数，设置传入用户输入的参数，也就是要翻译的文本内容，直接返回匹配的结果，然后直接交给LLM来做后面的翻译工作，直接砍掉了复杂的Python处理环节，简化了工作流。
另外提下，测试过程中发现本地7b的模型能力还是比较弱，表现时好时坏，不是很稳定。
有条件的用户还是尽可能使用更大参数量的模型，或者选择API调用，比如官方的DeepSeek。
4.不同实现方式的效果对比
下面以这个Demo为例，简单总结下这三种不同的实现方式。
三种翻译方案核心对比
| 方案维度 | 直接调用LLM | Python+术语表 | 数据库+术语表 |
|---|---|---|---|
| 术语准确性 | ❌ 随机性大，易现"数据库机"等错误 | ✅ 可解决基础术语问题 | ✅ 专业术语精准锁定 |
| 实现复杂度 | ⚡ 零开发成本 | 需编写复杂处理逻辑 | ⚡ 声明式配置即可完成 |
| 处理效率 | 多次交互，反复编写提示词调整 | Python处理全部术语有性能瓶颈 | 利用数据库原生计算优势，还可使用全文索引提速 |
| 安全可靠性 | 存在数据泄露风险 | 需自行实现安全机制 | ✅ 库内处理天然隔离 |
| 扩展可能性 | ❌ 无法叠加其他能力 | 需额外开发对接模块 | 原生支持多模态协同，可提供RESTful API |
当AI技术通过更多人参与的编排更进一步时，会有大量越来越复杂的智能体出现，随着最近的MCP和A2A协议的重磅推出，AI发展将会日新月异，也切身感受到我们离AI的"真正智能"那一天更近了。