tool-orchestration

# 工具编排模式参考 受 NVIDIA ToolOrchestra、OpenAI Agents SDK 及多智能体协作研究启发的编排模式。 --- ## 概览 有效的工具编排需要四个关键创新： 1. **追踪跨度 (Tracing Spans)** - 分层事件追踪 (OpenAI SDK 模式) 2. **效率指标 (Efficiency Metrics)** - 追踪每项任务的计算成本 3. **奖励信号 (Reward Signals)** - 用于学习的成果、效率和偏好奖励 4. **动态选择 (Dynamic Selection)** - 根据任务复杂度调整智能体数量和类型 --- ## 追踪跨度架构 (OpenAI SDK 模式) ### 跨度类型 每个操作都被封装在一个类型化的跨度中以实现可观测性： yaml span_types: agent_span: # 封装整个智能体执行过程 generation_span: # 封装 LLM API 调用 function_span: # 封装工具/函数调用 guardrail_span: # 封装验证检查 handoff_span: # 封装智能体间的移交 custom_span: # 用户定义的操作 ### 分层追踪结构 { "trace_id": "trace_abc123def456", "workflow_name": "implement_feature", "group_id": "session_xyz789", "spans": [ { "span_id": "span_001", "parent_id": null, "type": "agent_span", "agent_name": "orchestrator", "started_at": "2026-01-07T10:00:00Z", "ended_at": "2026-01-07T10:05:00Z", "children": ["span_002", "span_003"] }, { "span_id": "span_002", "parent_id": "span_001", "type": "guardrail_span", "guardrail_name": "input_validation", "triggered": false, "blocking": true }, { "span_id": "span_003", "parent_id": "span_001", "type": "handoff_span", "from_agent": "orchestrator", "to_agent": "backend-dev" } ] } ### 存储位置 .loki/traces/ ├── active/ │ └── {trace_id}.json # 当前运行的追踪 └── completed/ └── {date}/ └── {trace_id}.json # 归档的追踪 请参阅 `references/openai-patterns.md` 获取完整的追踪实现。 --- ## 效率指标系统 ### 为什么要追踪效率？ ToolOrchestra 通过明确优化效率，实现了比 GPT-5 降低 70% 的成本。Loki 模式应追踪： - 每项任务的 **Token 使用量** (输入 + 输出) - 每项任务的 **挂钟时间** - 每项任务的 **智能体生成次数** - 成功前的 **重试次数** ### 效率追踪模式 { "task_id": "task-2026-01-06-001", "correlation_id": "session-abc123", "started_at": "2026-01-06T10:00:00"