Replies: 3 comments 1 reply
|
我也在思考这个问题,我和大模型进行了套路:它建议 走sub-agnet,然后在sub-agent的prompts里面写清楚 step1 step2,但是我觉得这个还是不稳定,应该要走mcp,。 可以讨论讨论呀 |
1 reply
|
那就没必要继续用 deerflow 这么重的框架了,直接用 LangGraph 定义状态图就行了。用 Deerflow 反而放大了模型试错的概率 |
0 replies
|
我觉得可以在前端路由做判断,根据业务类型动态处理路由,调用不同的实现。 |
0 replies
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
Uh oh!
There was an error while loading. Please reload this page.
Uh oh!
There was an error while loading. Please reload this page.
当一个任务路径清晰,规则固定,输入输出也很稳定,这种任务选择工作流作为方案会更合适。
这里我想请教大家关于工作流的接入是什么样的设计,是使用langchain做mcp服务,或者对接工作流编排平台(dify,coze等)?我在此处考虑的都是mcp形式实现的接入。或者Skill的形式关于workflow有什么好的方案?
我觉得直接在deer-flow项目中编写工作流不符合deer-flow项目架构设计的理念,或许是我对agent项目的理解不到位,烦请大家一起探讨一下怎么做更符合最佳实践。
All reactions