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图工程入门：为 AI 工作流建模，该并行时就并行
Graph Engineering explained: what it is, when to use, when not to
作者把多 Agent 工作流设计归纳为“图工程”：节点承担单一任务并约定输入输出，边传递真实数据，再用“假边测试”筛掉无意义的顺序等待。核心模式是菱形：fan out 并行调研、reduce 用纯代码压缩、synthesize 由单个 agent 汇总，且验证器必须用全新 context 独立质疑工人的产出。文章给出 Claude Code 用 “workflow” 触发词构建动态工作流的方法，以及市场扫描、SEO 草稿、代码审计等可粘贴模板；同时承认三种失效模式——上下文坍缩、伪独立、静默节点失败。成本部分引用了 Bun 重写案例：约 50 个工作流、64 个并发 agent、11 天花费约 16.5 万美元。适合想从线性提示转向并行编排的 AI 工程师，是一份偏入门的实操指南。