SuperLittleDo
一名20多岁中年男子（？的博客
友情链接
往期整理
历史归档
文章分类
文章标签
关于我
English
友情链接
往期整理
历史归档
文章分类
文章标签
关于我
English
目录
0%
Trace2Flow：从 Agent 执行轨迹到可验证工作流
一、这个项目到底解决什么问题？
二、先区分 Trace、Workflow 和编译
2.1 Trace：一次已经发生的执行
2.2 Workflow：以后还可以执行的流程
2.3 编译：从记录转向可执行描述
三、整体架构
四、第一步：把轨迹变成可以检查的数据
4.1 为什么需要统一数据模型？
4.2 Schema 是什么？
4.3 统一格式不等于已经接入所有框架
五、第二步：从多次运行中提取候选结构
5.1 为什么需要多次运行？
5.2 ASP 和 Clingo 是什么？
5.3 求解器给出的模式，也不等于执行许可
六、第三步：区分工具名称与调用实例
6.1 什么是调用实例？
6.2 什么是跨运行对齐？
七、第四步：构建带证据的候选 DAG
7.1 DAG 是什么？
7.2 先发生，不等于有数据依赖
7.3 为什么每条边都要保留证据？
八、第五步：解决参数从哪里来的问题
8.1 为什么重复出现的值不能自动成为常量？
8.2 为什么值相同也不能自动证明来源相同？
九、ResolutionPlan 和 Workflow IR
9.1 ResolutionPlan：显式说明不确定部分
9.2 Workflow IR：与执行框架分离的工作流描述
十、执行门禁：不确定时就不执行
10.1 什么是副作用？
10.2 确认不等于证明业务永远正确
十一、Prefect 导出与工具注册表
11.1 Prefect 是什么？
11.2 ToolRegistry 是什么？
十二、怎样验证生成的工作流？
12.1 结构验证：流程形状是否得到支持？
12.2 历史响应回放：能否沿着已知记录走通？
12.3 独立本地执行：重新计算输出与状态
十三、当前验证结果能够说明什么？
为什么数据必须按完整运行划分？
十四、几个容易被问到的问题
14.1 这是不是一个 Agent？
14.2 为什么不是直接把 JSON 画成流程图？
14.3 为什么不直接让 LLM 生成代码？
14.4 为什么不用 LangGraph？
14.5 既然还需要人工确认，为什么不直接手写流程？
14.6 相比 AutoCompile，新增工作是什么？
十五、面试时可以怎样概括这个项目？
十六、总结
参考资料
0%