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Orchestrierungsmuster von Saga
Da Workflows, die darauf basieren, immer komplexer LLMs werden und Eingabeaufforderungsketten, Datenverarbeitungsschritte, Tool-Aufrufe und Zusammenarbeit mit Agenten umfassen, wird die Notwendigkeit einer intelligenten Orchestrierung immer wichtiger. Anstatt sich auf eng gekoppelte Skripte oder statische, vorgegebene Ausführungsabläufe zu verlassen, können diese Workflows als ereignisgesteuerte Orchestrierungsmuster implementiert werden, sodass LLM-basierte Systeme mehrstufige Aufgaben zwischen autonomen Agenten dynamisch koordinieren, überwachen und anpassen können.
Das folgende Diagramm ist ein Beispiel für einen Orchestrator:
Orchestrierung von Veranstaltungen
In herkömmlichen verteilten Systemen bezieht sich Event Orchestration auf ein Muster, bei dem ein zentraler Koordinator einen komplexen Arbeitsablauf verwaltet, indem er den Kontrollfluss explizit über mehrere Dienste oder Aufgaben hinweg lenkt. Im Gegensatz zur Event-Choreographie (bei der jeder Service unabhängig reagiert) bietet die Orchestrierung eine zentralisierte Logik, Transparenz und Kontrolle über den gesamten Prozess.
Dies wird in der Regel mit den folgenden Tools implementiert:
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AWS Step Functions— Stateful-Workflows definieren und ausführen
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AWS Lambda— Führen Sie diskrete Aufgaben innerhalb des orchestrierten Ablaufs aus
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Amazon SQS oder Amazon EventBridge — Löst asynchrone Schritte oder Antworten aus
Das folgende Diagramm ist ein Beispiel für die Saga-Orchestrierung:
Ein AWS Step Functions Workflow verwaltet einen Kundenbestellvorgang:
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Bestellung erstellen (AWS Lambda)
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Inventar aktualisieren (AWS Lambda)
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Zahlung tätigen (AWS Lambda)
Der Orchestrator koordiniert jeden Schritt, indem er Wiederholungen, parallel Verzweigungen, Timeouts und Fehler verwaltet.
Rollenbasiertes Agentensystem (Orchestrator)
In Agentensystemen spiegelt das Orchestrator-Muster die Orchestrierung von Ereignissen wider, verteilt die Logik jedoch auf mehrere Argumentationsagenten, von denen jeder eine definierte Rolle oder Spezialisierung hat. Ein zentraler Orchestrator-Agent interpretiert die Gesamtaufgabe, zerlegt sie in Unteraufgaben und delegiert diese an Worker Agents, die jeweils für einen bestimmten Bereich optimiert sind (z. B. Recherche, Programmierung, Zusammenfassung, Überprüfung).
Vorgesetzter
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Ein Benutzer sendet die Abfrage „Erstellen Sie eine Projektbeschreibung und fassen Sie die fünf wichtigsten Wettbewerber zusammen“.
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Der Orchestrator-Agent macht Folgendes:
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Weist einen Forschungsagenten mit der Suche nach Konkurrenzdaten zu
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Sendet die Rohergebnisse an einen Zusammenfassungsagenten
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Leitet die Ergebnisse an einen Mitarbeiter weiter, der einen Brief verfasst
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Kompiliert die endgültige Ausgabe für den Benutzer
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Jeder Agent arbeitet unabhängig, aber der Orchestrator koordiniert die Aufgaben. Dies ist wie eine Lambda-Funktion, die Workflow-Aufgaben erledigt.
Das folgende Diagramm zeigt ein Beispiel für einen Supervisor:
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Ein Benutzer reicht eine Aufgabe an einen Amazon Bedrock Supervisor-Mitarbeiter ein.
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Der Supervisor-Agent unterteilt die Anfrage in Unteraufgaben für jeden Mitarbeitenden.
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Jede Unteraufgabe wird einem Mitarbeiter-Agenten mit rollenspezifischen Eingabeaufforderungen oder Toolchains zugewiesen.
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Worker Agents rufen externe Tools APIs oder Tools über eine Aktionsgruppe auf.
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Jeder Worker-Agent gibt die Ausgabe in einem strukturierten Format zurück.
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Wenn alle Mitarbeiter ihre Ergebnisse zurückgeben, bewertet und fasst der Supervisor die endgültige Antwort zusammen und gibt sie zurück.
Diese Struktur ermöglicht Modularität, Anpassungsfähigkeit und Selbstbeobachtung bei komplexen, mehrstufigen Arbeitsabläufen für Agenten.
Imbissbuden
Während bei der Eventorchestrierung die zentrale Steuerung (z. B. AWS Step Functions) zur Steuerung der Serviceausführung verwendet wird, verwenden rollenbasierte Agentensysteme einen LLM-gestützten Orchestrator-Agenten, um über das Ziel nachzudenken, Unteraufgaben an Worker Agents zu delegieren und das Endergebnis zu synthetisieren.
In beiden Paradigmen macht der Orchestrator Folgendes:
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Behält den Kontext und den Ausführungsablauf bei
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Verwaltet Verzweigungen, Sequenzierung und Fehlerbehandlung
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Erzeugt ein einheitliches Ergebnis aus verteilten Komponenten
Die behördliche Orchestrierung sorgt jedoch für mehr Argumentation, Anpassungsfähigkeit und semantische Delegierung. Dadurch eignet sie sich gut für offene, mehrdeutige und sich ständig weiterentwickelnde Aufgaben.
