# s16: Workflow Runtime — 把步骤写进代码
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[s15](../s15_integrated_harness/) → `s16` → [s17](../s17_goal_loop/)
> *别把计划只留在聊天里。* 谁先谁后由脚本定，每一步怎么判断交给模型。
>
> **Harness 层**: 编排 — 在单个 Agent 循环上面，再跑一套多 Agent 脚本。
## 问题
到这一章，你已经会让模型在循环里读文件、改代码、看报错了。
可有些活，你其实早就想好了顺序：先按几个角度审一遍，再找人挑刺，最后汇总。顺序如果只记在对话里，模型很容易做到一半就喊「做完了」；让它自己评自己，分数又往往偏高；上下文压了几轮之后，「别动 X」这种约束也可能悄悄不见。
聊天记不住并行，也扛不住中途崩掉再接着跑。你缺的不是一个更会聊天的模型，而是一份**写下来的步骤**。
## 解决方案
```text
你的对话 ──► Workflow(...) ──► 一条结果回来
│
▼
脚本：agent / pipeline / parallel
│
▼
变量 + journal（中间结果放这里，别塞回对话）
```
子 Agent 还是负责想。**脚本**负责循环、分发、合并。中间结果放进变量和 journal，不进主对话。
一句话：**把「怎么排步骤」从临场发挥，变成写死的结构。**
*左边：事先写好的通用流水线。右边：为这次任务临时裁出来的编排。*
在 Claude Code 里，入口大致有两种。**动态**：模型为这次任务写一段 JS（`script` / `scriptPath`）。**已保存**：跑通了的脚本放进仓库，用 `name` + `args` 再调。外面还有一种事先用 SDK 写死的静态编排。本章是 **Python 教学版运行时**，不嵌 JS 引擎：想法对齐，演示走「已保存」这条路。产品里模型本来就能交脚本，我们只是不在这里跑 JS。
## 工作原理
**1. 三个词就够用**
```text
agent 一个帮手，干一件事（可以带 schema，拿到能往下传的 JSON）
pipeline 每个条目自己走完各阶段（默认这样，不用互相等）
parallel 等所有结果到齐再往下（屏障，少用）
```
有人失败了也别整队停工：`parallel` 里失败的那一格变成 `null`；`pipeline` 丢掉那一条。合并前先把空的滤掉。
**2. 想续跑，靠小本子，别靠聊天记录**
每次调用 `agent()`，journal 按**调用顺序**记一笔。续跑时，从头核对：还没改过的前缀直接复用；碰到第一处改动，后面全部重跑。真正的 JS 运行时不许用 `Date.now()` / `Math.random()`，不然本子对不齐。教学脚本也尽量写成确定性的。
```text
journal [A] [B] [C] [D]
续跑 复用 复用 ✂ 重跑
```
**3. 看一个例子：拆开审，再找人对着挑**
`review-changes` 不是单一招式。它是「拆开干」外面，套了一层「别人来挑刺」：几个维度各自 `pipeline(audit, verify)`，验证阶段再用 `parallel` 并行检查，只留下仍然站得住的问题。
```text
correctness ── 审计 ── 验证 ──┐
security ── 审计 ── 验证 ──┤── confirmed
performance ── 审计 ── 验证 ──┤
style ── 审计 ── 验证 ──┘
```
```python
# code.py 节选，看形状就行
async def sample_workflow(ctx, args):
ctx.phase("Review")
results = await ctx.pipeline(DIMENSIONS, audit, verify)
confirmed = [f for r in results if r for f in r["confirmed"]]
return {"confirmed": confirmed}
```
这样一来，队伍没法提早收工，作者也不当自己的裁判，步骤也不会被聊天一轮轮改歪。
六种常见形状
| 名字 | 人话 | 怎么拼 |
|------|------|--------|
| Classify-And-Act | 先分拣，再交给对的人 | `agent` → 分支 → `agent` |
| Fanout-And-Synthesize | 拆开干，再合并 | `pipeline` / `parallel` → 汇总 |
| Adversarial Verification | 别让自己给自己打分 | 产出 → `parallel(verify)` → 过滤 |
| Generate-And-Filter | 先多写几份，再筛 | `parallel` 生成 → 过滤 |
| Tournament | 两两比，决出更好的 | 裁判 `agent` |
| Loop Until Done | 还有新发现就继续 | `while` + 停止条件 + `budget` |
`review-changes` 大约等于 Fanout + Adversarial。做调研时，常常再叠：分发 → 过滤 → 验证 → 汇总。
动态、已保存、静态，以及官方原语图
```python
# 教学示意
Workflow({ "name": "review-changes", "args": { "changes": "..." } })
# Claude Code 还接受：script | scriptPath | resumeFromRunId
```
输入不可信时，把读和写隔开
读工单的 Agent，不该同时拿着开 PR 的钥匙。一边只读、整理成摘要；另一边只看摘要再动手。
```text
积压 → [只读区: 读 / 去重 / 摘要] → [可信区: 行动]
```
计划到底谁说了算？s06 是一次性派出去；s13 是长期队友加邮箱；s15 是单循环里聊着决定；**s16 把步骤写进脚本，进度记在 journal**；s17 则在门口问：整件事做完了没有。
平时改几个文件，s15 或一个 s06 多半够了。Workflow 又费 token 又费协调——**只有步骤必须比单次对话活得更久**时，再拿出来用。
## 试一试
```bash
python s16_workflow_runtime/code.py demo
python s16_workflow_runtime/code.py resume
```
第一次跑，看 Review 再到 Verify。同一 run 再跑一次，大多应显示 `cached`（理想情况 `agents=0 tokens=0`）。想挂进上一章的完整程序，不加参数直接跑 `code.py`。
s15 还是那个循环；这里只多了一个 `Workflow` 工具。[s17](../s17_goal_loop/) 问的是另一件事：该停了吗？