很多人对Agent编排的理解还停留在"A任务做完做B任务"的串行模式。
但在真实的企业场景中，事情从来没那么简单：
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根据不同条件走不同分支
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同时调用多个API然后汇总结果
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某个环节失败了怎么降级
这篇文章结合实战经验，拆解Agent编排中的条件分支、并行执行、异常处理三大核心能力。
一、条件分支：让Agent"会判断"
场景：智能客服系统
用户提问后，Agent需要先判断问题类型，再路由到对应的处理流程。
传统做法：
在代码里写if-else，每增加一个分支就要改代码、重新部署。
编排做法：
在可视化工作流中配置分支节点，条件可动态调整。
配置示例（纯文本格式）：
分支节点配置：
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判断字段：question_type
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规则1：如果包含"退货" → 走退货流程
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规则2：如果包含"物流" → 走物流查询
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规则3：如果包含"价格" → 走商品咨询
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默认：转人工客服
价值体现：
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新增问题类型，拖拽即可完成，无需发版
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业务人员可自行维护，不依赖开发
二、并行执行：让Agent"会统筹"
场景：简历筛选Agent
收到一份简历后，需要同时做三件事：
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提取基本信息（姓名、电话、邮箱）
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匹配岗位要求（技能关键词）
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评估工作年限（是否达标）
串行执行：3个任务耗时 = 任务1 + 任务2 + 任务3
并行执行：同时发起3个任务，耗时 = 最慢的那个任务
配置示例（纯文本格式）：
并行节点配置：
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并行任务A：信息提取（调用提取模型）
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并行任务B：技能匹配（调用匹配模型）
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并行任务C：年限评估（调用评估模型）
汇聚节点：
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等待策略：全部完成 或 任一完成
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结果合并：将A、B、C的结果汇总为一个JSON
适用场景：
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多源数据聚合（同时查多个数据库）
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多模型投票（同时调用多个模型取最优）
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批量处理（同时处理多个相似任务）
三、异常处理：让Agent"会兜底"
场景：多模型翻译Agent
主用GPT-4做翻译，但如果GPT-4超时或报错，需要自动切换到备用模型。
常见的异常类型：
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超时：模型响应超过阈值
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限流：API触发频率限制
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格式错误：返回内容不符合预期
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服务不可用：上游服务宕机
配置示例（纯文本格式）：
异常处理节点配置：
异常类型1：超时（>30秒）
处理策略：重试，最多3次，间隔2秒
异常类型2：限流（429）
处理策略：等待5秒后重试
异常类型3：服务不可用（500）
处理策略：降级到备用模型Claude
异常类型4：以上都失败
处理策略：返回兜底话术"服务繁忙，请稍后再试"
企业级异常处理还应该包括：
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熔断：错误率超过阈值，自动切断流量
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告警：异常发生时的通知机制（钉钉、企微、邮件）
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日志：全量记录异常上下文，便于复盘
四、综合实战：一个完整的Agent编排案例
场景：智能合同审查Agent
输入：一份合同PDF
输出：审查报告（含风险点、修改建议、条款出处）
完整工作流设计：
第一步：文档预处理（串行）
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节点1：PDF转文本
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节点2：文本清洗（去空行、去页眉页脚）
第二步：并行审查（并行执行）
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分支A：合规性审查（调法律模型）
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分支B：风险条款识别（调NLP模型）
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分支C：关键信息提取（公司名、金额、日期）
第三步：结果汇总与判断（条件分支）
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如果发现高风险条款 → 触发人工复核分支
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如果无高风险 → 自动生成报告
第四步：异常兜底
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如果任一分支超时 → 标记对应部分为"待人工确认"
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如果全部失败 → 返回原始文本+失败原因
执行效果：
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原人工审查一份合同约45分钟
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Agent编排后压缩到3-5分钟
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覆盖率100%，不漏条款
在具体实现上，我们采用了ZGI作为Agent编排的平台底座，以上所有能力均基于其可视化工作流引擎完成。
五、可复用的设计原则
原则一：节点原子化
每个节点只做一件事。便于复用、测试和替换。
原则二：失败隔离
一个分支失败不影响其他分支。不要因为附件提取失败就中断整条主流程。
原则三：可观测性
每个节点都有输入/输出日志。出问题时能快速定位到具体环节。
原则四：配置优于编码
能用配置解决的分支、超时、重试，不要写死在代码里。
写在最后
Agent编排真正的难点，不是"怎么调API"，而是"怎么设计一个可维护、可扩展、可容错的工作流"。
条件分支解决"判断能力"，并行执行解决"效率问题"，异常处理解决"稳定性问题"。三者加起来，才是一个生产可用的Agent系统。
建议从一个小场景开始（比如客服分流、简历筛选），先跑通一个带分支+异常的工作流，再逐步叠加复杂度。
本文基于真实的Agent编排实践整理，希望能为正在构建AI Agent的团队提供一些参考。欢迎技术同行交流讨论。