1. 为什么一个 YAML 文件能让技术圈吵翻天Google 把 AX 开源出来的那天技术社区几乎被同一个话题刷屏。核心争议点其实特别朴素用声明式 YAML 去编排几十亿个 agent这件事到底靠不靠谱。有人觉得这是把 Kubernetes 那套期望状态收敛的思路搬到了 agent 领域是顺理成章的进化也有人觉得 agent 天生是动态、有状态、行为不可预测的硬套声明式模型纯属削足适履。我自己做 agent 相关项目有一段时间了从最早的硬编码 pipeline到后来的事件驱动框架再到现在的编排层抽象几乎每一代方案都踩过。所以看到 AX 的第一反应不是哇好先进而是它到底解决了哪一类真实痛点又在哪些场景下会翻车。这篇就把我理解的 AX 拆开讲清楚它的核心抽象是什么、声明式编排 agent 的底层逻辑、YAML 到底怎么写、和 Kubernetes 的关系在哪、以及实际落地时会遇到哪些坑。先说清楚适合谁看。如果你已经在写 agent、被多 agent 协作的状态管理折磨过、或者想搞清楚声明式这套东西为什么能从容器编排一路蔓延到 AI 编排那这篇对你有用。如果你完全没接触过 agent建议先补一下 agent 和普通 LLM 调用的区别——简单说普通调用是问一句答一句agent 是给个目标自己规划步骤、调用工具、根据结果调整多了循环和状态。AX 想做的事用一句话概括把我要一群 agent 干这件事写成一份配置文件剩下的调度、重试、状态流转、依赖管理交给运行时。这个思路的诱惑力在于它把 agent 从代码逻辑变成了声明资源而声明资源是可以被版本控制、被 diff、被审计、被大规模复制的。2. AX 到底在编排什么把 agent 当资源看2.1 从命令式到声明式的思维切换要理解 AX得先理解命令式和声明式的根本差别。命令式是你先做 A再做 B如果 C 就做 D每一步都要你显式写出来。声明式是我要最终状态是 X中间怎么走到 X 由系统负责。容器领域已经把这个切换演示得很彻底了。早期部署服务要写一堆 shell 脚本启动顺序、健康检查、重启逻辑全靠脚本维护服务一多就变成意大利面条。Kubernetes 出现后你只写我要 3 个副本、镜像是什么、暴露哪个端口剩下的调度、自愈、滚动更新它全包了。AX 把这套逻辑搬到了 agent 上。传统写多 agent 协作你大概会这么干手动创建 agent 实例、手动串联调用、手动处理某个 agent 失败后的重试、手动管理共享的上下文。agent 数量一上去这套代码的复杂度是爆炸式增长的。AX 的思路是你声明我需要哪些 agent、它们之间什么依赖关系、每个 agent 的输入输出契约是什么运行时负责实例化、调度、失败重试和状态传递。注意声明式不是银弹。它擅长的是结构相对稳定、规模大、需要统一治理的场景。如果你的 agent 行为高度依赖运行时动态决策、每次执行路径都不一样硬套声明式反而会增加一层无谓的抽象负担。2.2 agent 作为一等资源意味着什么在 AX 的模型里agent 是一个可以被声明、被引用、被组合的资源对象。这跟 Kubernetes 里 Pod 是资源、Service 是资源是一个道理。一旦 agent 变成资源就自动获得了几件事可版本控制agent 的定义是文本能进 Git能 review能回滚。可组合一个 agent 的输出可以声明为另一个 agent 的输入依赖关系显式化。可复制同一份定义改个参数就能起一批适合大规模并行。可观测运行时知道每个 agent 的状态能统一收集日志和指标。这几点里我觉得可组合是最关键的。多 agent 系统最难的地方从来不是单个 agent 写得好不好而是 agent 之间的接口和状态怎么对齐。声明式把这种对齐关系从藏在代码里的隐式约定变成了写在配置里的显式契约这是质的区别。2.3 和 Kubernetes 的类比到底成不成立HN 上吵得最凶的就是这个类比。支持方说Kubernetes 证明了声明式编排能管住海量无状态和有状态工作负载agent 无非是另一种工作负载。反对方说容器是给定输入必然产生确定行为的agent 不是它有随机性、有外部依赖、有不可预测的失败模式。我的看法是类比在编排层成立在执行层不成立。编排层关心的东西——依赖解析、调度、重试、状态机——agent 和容器确实共享同一套问题结构。但执行层agent 的行为不确定性远高于容器所以 AX 这类系统必须额外处理语义级失败不是进程挂了而是 agent 输出了错误结果、陷入了循环、或者调用了不该调用的工具。这部分是 Kubernetes 模型没有覆盖的也是 AX 真正需要证明自己的地方。3. 声明式 agent 编排的核心机制拆解3.1 期望状态与收敛循环声明式系统的灵魂是收敛循环系统持续对比期望状态和实际状态发现偏差就采取行动消除偏差。Kubernetes 的 controller 就是这么工作的你声明 3 个副本实际只有 2 个controller 就补一个。AX 把这个循环用在 agent 上期望状态就是这些 agent 应该都成功完成、输出符合契约。实际状态是某些 agent 还在跑、某些失败了、某些输出不合法。收敛动作包括重新调度失败的 agent、重试、或者触发补偿逻辑。这里有个关键设计点收敛的粒度。如果粒度太粗一个 agent 失败就重跑整个流程浪费巨大如果粒度太细每个 agent 独立收敛又可能破坏 agent 之间的依赖一致性。AX 需要在两者之间找平衡通常的做法是按依赖图分层收敛同一层内并行、层与层之间串行。3.2 依赖图与数据流多 agent 协作的本质是一张有向图。节点是 agent边是数据依赖。声明式编排要求你把这张图显式写出来而不是藏在代码的调用顺序里。显式化依赖图的好处是运行时可以做全局优化哪些 agent 能并行、哪些必须等待、哪个节点是瓶颈、失败时影响范围有多大全都一目了然。坏处是灵活性下降动态生成的依赖关系不好表达。我实测下来的经验是静态依赖图能覆盖 80% 的常见场景剩下 20% 需要动态决策的可以用子图的方式处理主图静态声明某个节点内部再动态展开。AX 这类系统一般会提供这种嵌套能力。3.3 状态传递与上下文管理agent 之间传递的不只是数据还有上下文。一个 agent 的中间推理过程、工具调用记录、临时结论可能都是下游 agent 需要的。声明式编排必须定义清楚状态存在哪、怎么传、生命周期多长。常见的做法是把状态分成两类显式输出agent 声明自己要产出的结构化结果和隐式上下文运行时自动维护的共享状态。显式输出走依赖图的边传递隐式上下文走共享存储。分开处理的好处是依赖关系清晰同时又不至于让每个 agent 都显式声明一堆琐碎的上下文依赖。提示上下文管理是 agent 编排里最容易失控的地方。我踩过的坑是早期把所有中间状态都塞进共享上下文结果 agent 数量一多上下文膨胀到没法调试。后来改成显式输出为主、共享上下文只放全局配置可维护性立刻上来了。4. YAML 怎么写一份可落地的 AX 配置拆解4.1 最小可用配置的结构声明式系统的入口就是配置文件。AX 用 YAML这跟 Kubernetes 一脉相承。一份最小的 agent 编排配置通常包含几个部分元信息、agent 定义、依赖关系、运行时参数。apiVersion: ax/v1 kind: AgentGraph metadata: name: research-pipeline namespace: default spec: agents: - name: collector image: agent/collector:latest inputs: - name: query type: string outputs: - name: raw_docs type: array - name: summarizer image: agent/summarizer:latest inputs: - name: docs from: collector.raw_docs outputs: - name: summary type: string runtime: maxRetries: 3 timeout: 300s这份配置声明了两个 agentcollector 产出 raw_docssummarizer 消费它。运行时负责按依赖顺序调度collector 失败就重试超时就终止。4.2 依赖声明与数据绑定依赖声明是配置里最需要想清楚的部分。上面用的是from: collector.raw_docs这种引用式绑定意思是 summarizer 的 docs 输入来自 collector 的 raw_docs 输出。这种写法的好处是依赖关系和数据流是同一件事不用额外维护一张依赖表。更复杂的场景可能需要条件依赖某个 agent 只在特定条件下才执行。这时候通常会引入when字段或者条件表达式。我的建议是条件逻辑尽量简单复杂的判断放到 agent 内部去做配置层只做粗粒度的开关。4.3 参数计算与资源声明agent 不像容器那样有明确的 CPU/内存需求但它有别的资源约束并发数、token 预算、外部 API 调用配额。这些都需要在配置里声明运行时才能做全局调度。举个例子如果你声明了 100 个 agent 并行但外部 API 每秒只能承受 10 次调用那运行时必须做限流。限流参数怎么定假设每个 agent 平均调用外部 API 3 次100 个 agent 就是 300 次调用按每秒 10 次算至少需要 30 秒才能跑完一轮。这个计算过程决定了你的并发上限配置里就得体现出来。runtime: concurrency: 10 rateLimit: external: 10/s budget: tokens: 500000注意token 预算这类参数宁可一开始设保守一点跑几轮看实际消耗再调。我见过太多项目一上来就把预算拉满结果某个 agent 陷入循环疯狂消耗账单直接爆掉。5. 大规模 agent 编排的真实难点5.1 语义级失败的检测与处理前面提过agent 的失败不只是进程挂了。更麻烦的是语义级失败agent 跑完了输出了结果但结果是错的、是幻觉、是循环重复。声明式编排系统如果只处理进程级失败那对语义级失败就完全无能为力。处理语义级失败通常需要引入校验 agent或者断言机制。在依赖图里插入校验节点检查上游输出是否符合预期不符合就触发重试或降级。这会增加图的复杂度但对付大规模 agent 系统是必要的。5.2 状态一致性与幂等性agent 重试的时候副作用怎么处理如果 agent 已经调用了外部 API 发了消息重试会不会重复发送这就是幂等性问题。声明式系统必须假设任何 agent 都可能被重试所以 agent 本身要设计成幂等的或者运行时提供去重机制。我的经验是把副作用和计算分离。agent 内部只做计算产出待执行的动作由运行时统一执行动作并保证幂等。这样重试计算是安全的动作执行有统一的去重层。5.3 可观测性与调试几十亿个 agent 跑起来出问题怎么定位这是声明式系统绕不开的挑战。Kubernetes 有成熟的日志、指标、追踪体系AX 这类系统需要建立类似的体系而且要针对 agent 的特点做增强记录每个 agent 的输入输出、推理链路、工具调用序列。调试 agent 编排比调试容器编排更难因为 agent 的行为是概率性的同样的输入可能产生不同的输出。所以可观测性不只是看日志还要能重放给定相同的输入和随机种子能不能复现问题。6. 常见问题速查与避坑清单6.1 典型问题排查表问题现象可能原因排查方向agent 一直不结束陷入循环或等待外部依赖检查 agent 内部循环条件、外部调用超时设置依赖顺序错乱依赖声明缺失或循环依赖检查依赖图是否有环、绑定引用是否正确重试导致重复副作用agent 非幂等检查副作用是否与计算分离、是否有去重层上下文膨胀共享状态无清理机制检查上下文生命周期、是否只放必要数据并发上不去限流参数过保守核算外部依赖的实际承载能力调整限流6.2 独家避坑经验第一个坑是过度声明。刚上手声明式编排的人容易把每个细节都写进配置结果配置文件比代码还长。我的原则是配置只声明结构和契约具体逻辑放 agent 内部。配置越薄越容易维护。第二个坑是忽视收敛成本。收敛循环不是免费的每次对比状态、调度、重试都有开销。agent 数量少的时候无所谓规模上去之后收敛本身可能成为瓶颈。所以收敛频率要可调不是越快越好。第三个坑是把声明式当万能。有些场景命令式反而更清晰比如流程高度动态、每次执行路径都不同的任务。硬套声明式只会让配置变成一堆条件分支还不如直接写代码。提示判断该不该用声明式编排问自己一个问题——这个流程的结构是不是相对稳定、只是规模大。是就用声明式不是老老实实写命令式代码。7. 我对声明式 agent 编排的真实看法折腾了这么多我个人的体会是AX 这类系统真正的价值不在于用 YAML 写 agent这个形式而在于它强迫你把 agent 系统的结构显式化。以前写多 agent依赖关系藏在代码里改一处不知道影响哪里现在写在配置里依赖图一目了然。这个思维转变本身比工具本身更有价值。至于它会不会成为 agent 编排的标准答案我觉得要看两件事一是语义级失败的处理能不能标准化二是可观测性体系能不能跟上。这两件事解决了声明式编排在大规模 agent 场景下就是顺理成章的选择解决不了它就只是个好看的抽象层。最后分享一个我自己的小习惯每次设计 agent 编排先在纸上画依赖图画到能一眼看清数据流向再动手写配置。图都画不清楚的流程写出来的配置一定是乱的。这个习惯帮我省了无数次返工。