[知识进化] 工作流自动优化 — 瓶颈节点自动调整 DAG 结构 #63

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admin · 2026-05-10T15:32:19+08:00

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2026-05-10 15:32:19 +08:00

目标

检测到瓶颈后，系统自动生成优化方案供用户确认。

优化策略

瓶颈类型	自动优化方案
单节点耗时长	拆分为多个并行子节点
频繁失败	增加前置校验节点 + 重试逻辑
LLM Token 过高	增加摘要/压缩节点
依赖链过长	分析可并行化的节点，重组 DAG
空转等待	增加缓存节点，跳过重复计算

工作流

bottleneck_detector 识别瓶颈
optimization_engine 生成优化方案（DAG diff）
通过飞书/站内通知用户确认
用户确认后自动应用（创建新版本工作流）
A/B 对比新旧工作流效果

新增文件

backend/app/services/workflow_optimizer.py
前端：优化方案预览页（DAG 对比视图）

## 目标检测到瓶颈后，系统自动生成优化方案供用户确认。 ## 优化策略 | 瓶颈类型 | 自动优化方案 | |---------|------------| | 单节点耗时长 | 拆分为多个并行子节点 | | 频繁失败 | 增加前置校验节点 + 重试逻辑 | | LLM Token 过高 | 增加摘要/压缩节点 | | 依赖链过长 | 分析可并行化的节点，重组 DAG | | 空转等待 | 增加缓存节点，跳过重复计算 | ## 工作流 1. bottleneck_detector 识别瓶颈 2. optimization_engine 生成优化方案（DAG diff） 3. 通过飞书/站内通知用户确认 4. 用户确认后自动应用（创建新版本工作流） 5. A/B 对比新旧工作流效果 ## 新增文件 - backend/app/services/workflow_optimizer.py - 前端：优化方案预览页（DAG 对比视图）

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2026-05-10 17:58:12 +08:00

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No due date set.

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No dependencies set.

Reference: admin/aiagent#63