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# s20: Workflow Runtime — 模型决定单步，脚本决定编排
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[English](README.md) · [中文](README.zh.md) · [日本語](README.ja.md)
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s01 → ... → s18 → s19 → `s20` → [s21](../s21_goal_loop/)
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> *"一次 tool_use，后台跑完一整套编排"* — `Workflow` 工具启动一个确定、可恢复的脚本运行时，批量派出去一堆子 agent。
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> **Harness 层**: 编排 — 在单 agent 循环之上，加一层确定的多 agent 脚本运行时。
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`code.py` 为了让演示保持确定，会先发出 `async_launched`，随后在同一进程里等待执行完成。这样不用启动常驻后台服务，也能看清生命周期和 journal。
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从 s01 到 s19，我们的循环一直是模型驱动、一步一步来的：每一轮模型挑一个工具，结果塞回 `messages[]`，再来一轮。开放式任务这么干最合适，下一步做什么，让模型看着上下文临场决定就好。
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但有些活，你需要的是确定地指挥一群 agent 干活。比如审一个大改动：十个维度并行找问题 → 每条发现各自派一个 agent 做对抗性验证 → 结果汇总去重 → 按严重度排序。这种流程的形状是固定的，你要的其实是三样东西：
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- **并行**，别一个一个串着等；
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- **确定**，同样的输入跑出来同样的结果结构；
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- **可恢复**，跑到一半断了，已经做完的部分别从头再来。
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让模型在主循环里一步一步驱动这套流程，会拖慢执行速度、增加结果的不确定性，中断后还得从头运行。更合适的做法是把整套编排直接写成代码。
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## 计划写在代码里，不是靠聊天一轮轮凑
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在 harness 的工具池里加入一个 `Workflow` 工具。用户或模型给它一段脚本，脚本用 `agent() / parallel() / pipeline() / phase()` 这几个简单的原语，把编排写成确定的代码。
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主循环这边只看到一次 `tool_use`，立刻拿到"已在后台启动"的返回：真正的执行在后台运行时里推进，实时上报进度，所有过程都写到磁盘的 journal 文件里。脚本里的中间结果存在变量里，不会塞进对话历史占地方。下次用 `resume_from_run_id` 重启时，没改过的 `agent()` 直接命中 journal 缓存，直接用之前的结果，断点续跑。
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```python
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SAMPLE_META = {"name": "review-changes", "description": "审查代码改动", "phases": ["Review", "Verify"]}
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async def sample_workflow(ctx, args):
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ctx.phase("Review")
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results = await ctx.pipeline(DIMENSIONS, audit, verify) # 每个维度独立走 审计 → 验证
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confirmed = [f for r in results if r for f in r["confirmed"]]
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ctx.log(f"确认了 {len(confirmed)} 个真实问题")
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return {"confirmed": confirmed}
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```
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## Workflow 工具：后台启动，主循环只看到一次调用
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`Workflow` 就在主 agent 的工具池里。用户可以要求运行一个保存好的 workflow，模型也可以在任务匹配已知编排时选择这个工具；两种情况最终都只发出一次 `Workflow(...)` 工具调用。
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工具收到后会解析参数、校验 meta 信息、过权限检查、注册一个本地 workflow 任务，然后立刻返回"已异步启动"。主循环不阻塞，该干嘛干嘛；workflow 自己在后台跑。这其实就是 s13 后台任务那套"凭条模式"的放大版：先给你个取件条，结果好了再通知你。
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```python
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class WorkflowTool:
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async def call(self, meta, script_fn, args=None, resume_from_run_id=None):
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validate_meta(meta)
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check_permission(meta)
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run_id = resume_from_run_id or create_run_id(meta)
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task = LocalWorkflowTask(create_task_id(run_id), run_id, meta)
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task.event("async_launched", runId=run_id, taskId=task.task_id) # 立刻返回
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... # 剩下的后台慢慢跑
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```
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## Workflow 元数据：启动前先校验
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每个 workflow 都要注册一个元数据对象，包含 `name`、`description` 和可选的 `phases`。运行时会在执行任何 workflow 代码之前校验它：`name` 和 `description` 用来标识任务，`phases` 给进度条分组命名。
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运行时在注册阶段直接拒绝错误输入并抛出 `WorkflowInputError`。这和 s14 校验 cron 表达式是一个思路：坏脚本别让它跑到执行的时候才炸。
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运行时会把 `meta.name` 用在本地产物文件名中，因此还要求它是 1-64 个字符的安全 slug，只能包含字母、数字、`.`、`_`、`-`。
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```python
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def validate_meta(meta):
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if not isinstance(meta, dict):
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raise WorkflowInputError("meta 必须是对象字面量")
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if not meta.get("name") or not meta.get("description"):
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raise WorkflowInputError("meta 必须包含 name 和 description")
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if not isinstance(meta["name"], str) or not WORKFLOW_NAME_RE.fullmatch(meta["name"]):
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raise WorkflowInputError("meta.name 必须是 1-64 字符的安全 slug")
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if "phases" in meta and (
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not isinstance(meta["phases"], list)
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or not all(isinstance(p, str) and p for p in meta["phases"])
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):
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raise WorkflowInputError("meta.phases 必须包含非空字符串")
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return meta
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```
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## 编排原语：就这几个，够写所有流程
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脚本跑在一个独立的上下文里，能用的全局变量就这几个编排原语。脚本本身不直接读写文件、不跑 shell，真正的代码操作都由派出去的子 agent 用它们自己的工具权限完成。这些原语都是 `ExecutionState` 上的方法：
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| 原语 | 作用 |
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|------|------|
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| `agent(prompt, {schema, label, phase})` | 派一个子 agent 干活 |
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| `parallel(thunks)` | **等齐屏障**：所有任务并行跑完，一起等结果回来 |
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| `pipeline(items, *stages)` | 每个 item 分阶段跑，**不等齐**，跑完一个往下走一个 |
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| `phase(title)` | 标记当前进度阶段（更新进度条） |
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| `log(message)` | 打一行进度日志 |
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| `workflow(name, args)` | 嵌套子工作流（只支持一层） |
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`pipeline` 是你默认该用的：每个 item 独立穿过所有 stage，item A 跑到第 3 阶段的时候，item B 可能还在第 1 阶段；只有真的需要"拿到上一阶段所有结果才能往下走"的时候，才用 `parallel` 这个屏障。屏障的代价是等最慢的那个任务，没必要就别立。
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```python
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async def pipeline(self, items, *stages):
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async def run_item(item, idx):
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value = item
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for stage in stages: # 每个 item 独立跑完所有 stage
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value = await stage(value, item, idx)
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return value
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return await asyncio.gather(*[run_item(it, i) for i, it in enumerate(items)])
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```
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## 结构化输出：别让子 agent 回来写散文
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`agent({schema})` 会强制子 agent 返回一个匹配 schema 的 JSON 对象（内部通过一次结构化输出调用实现），运行时会按 schema 校验结果，不对就重试一次。这样下游代码拿到的是规整的对象，不是需要再解析的一大段散文。
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s05 就说过，工具的参数不能全信；这里是同一个道理反过来：子 agent 的输出也不能全信。加一层校验，不对就给一次机会重试，把不确定性挡在编排层外面。
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```python
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result = self.runner.run(prompt, schema, label)
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if schema is not None:
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ok, err = SimpleJsonSchema(schema).validate(result)
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if not ok: # 提醒一次重试，再不对就报错
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result = self.runner.run(prompt + "\n\n返回合法的 JSON。", schema, label)
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ok, err = SimpleJsonSchema(schema).validate(result)
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if not ok:
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raise WorkflowInputError(f"agent({{schema}}) 输出不合法: {err}")
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```
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## 后台任务和进度事件
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`LocalWorkflowTask` 维护状态和 token 用量，向外发一条 SDK 风格的事件流：`task_started` → 一串 `task_progress`（包含阶段切换、子 agent 启动、日志输出这些批次）→ 最后一个 `task_notification`（完成/失败/停止，带输出文件、token 数、工具调用数、耗时）。
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主会话把这些当普通事件处理；只有最终的完成通知会重新进入主循环。
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```python
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class LocalWorkflowTask:
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def progress_event(self, ptype, **data): # 阶段/子agent/日志
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self.progress.append({"type": ptype, **data})
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print(f" 进度 {ptype} ...")
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```
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## 存储：快照 + journal，断了能续
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运行时把每次运行的数据存在 `s20_workflow_runtime/.runtime/`：快照 `<runId>.json`、输出 `<runId>.output.json` 和 journal `<runId>.journal.jsonl`。快照与 journal 共享稳定的 `runId`，续跑时才能找到同一次运行的状态和已完成步骤。
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journal 是断点续跑的核心，它一条一条记下来每个 `agent()` 的结果：
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```python
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class WorkflowJournal:
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def record(self, key, value):
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self._f.write(json.dumps({"key": key, "value": value}) + "\n")
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self._f.flush()
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self.cache[key] = value
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```
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## resume：用 runId 续跑，没改的直接用缓存
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带着 `resume_from_run_id` 再次调用 workflow 时，脚本会重新执行，但每个 `agent()` 都会计算一个确定的语义 key：key 在 journal 里有记录，就直接返回缓存结果；只有改过的调用以及依赖它的后续步骤才会真的运行。
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这里有个关键点：key 不能依赖并发顺序。`parallel` 和 `pipeline` 里 agent 完成的顺序是不确定的，用"第几个完成"当 key，两次跑缓存就对错位了。所以 key 是根据调用内容（类型、标签、prompt、schema）算的稳定哈希，不是一个会竞争的计数器：
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```python
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def key(self, kind, label, prompt, schema):
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basis = f"{kind}|{label}|{prompt}|{json.dumps(schema, sort_keys=True)}"
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return f"{kind}-{_stable_hash(basis) % 10**10:010d}"
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# agent() 内部：
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cached = self.journal.cached(key)
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if cached is not MISS:
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self.task.progress_event("workflow_agent", label=label, status="cached")
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return cached
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```
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## 确定性：能复现，续跑才有意义
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续跑要能工作，workflow 首先得可复现。稳定哈希和确定性的 runner 让同一份 workflow + 同样的参数产生同样的 key。因此 workflow 代码要避免不受控的时钟、随机数、文件系统状态等会让 key 在两次运行间变化的输入。
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## 跑起来看看
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示例 workflow `review-changes`：用 `pipeline` 让每个审查维度独立走"审计 → 验证"流程。审计用一个带 schema 的 `agent()` 找问题，验证用 `parallel()` 给每条发现各派一个对抗性验证的子 agent，最后只留确认真实的问题，按严重度排序。
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```python
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async def sample_workflow(ctx, args):
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ctx.phase("Review")
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async def audit(_v, dimension, _i):
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out = await ctx.agent(f"检查改动的代码里有没有{dimension}相关的问题",
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schema=FINDINGS_SCHEMA, label=f"audit:{dimension}", phase="Review")
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return {"dimension": dimension, "findings": out["findings"]}
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async def verify(audited, dimension, _i):
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ctx.phase("Verify")
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verdicts = await ctx.parallel([ # 每条发现独立做对抗性验证
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(lambda f=f: ctx.agent(f"请对抗性验证这个问题是不是真的：{f['title']}",
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schema=VERDICT_SCHEMA, label=f"verify:{dimension}:{f['title']}"))
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for f in audited["findings"]])
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return {"dimension": dimension,
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"confirmed": [f for f, v in zip(audited["findings"], verdicts) if v and v["isReal"]]}
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results = await ctx.pipeline(DIMENSIONS, audit, verify)
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...
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```
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## 相对 s19 的变更
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| | s19 Agent Harness 集成 | s20 Workflow Runtime |
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|--|-----------|---------------------|
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| 循环 | 单个、模型驱动 | 主循环不变；上面加一层确定的编排 |
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| 谁决定下一步 | 模型逐轮决定 | 脚本预先写好编排流程 |
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| 多 agent | s06 子 agent，一次性派出去 | 脚本化、可复现、可恢复的批量编排 |
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| 新增机制 | — | 脚本 DSL、后台任务、进度事件、journal/续跑、结构化输出、确定性 VM |
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s20 不替换主循环，它只是在工具层暴露了 `Workflow`，背后启动一个本地 workflow 运行时：一个 workflow 确定地驱动 N 个 agent 循环。s06 的子 agent 是模型临场派一次；s20 是把编排写成可以重放的脚本。
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## 试一下
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```bash
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python s20_workflow_runtime/code.py # 启动 review-changes，看事件流
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python s20_workflow_runtime/code.py resume # 用上次的 runId 续跑，每个 agent() 都命中 journal 缓存
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```
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观察：一次启动 → `async_launched` → 后台阶段切换/子agent进度推进 → `task_notification`；结果存在任务对象上。续跑的时候会显示 `agents=0 tokens=0`（全部命中缓存），结果和上次一字不差。
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## 接下来
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编排是在 agent 能力之上又加了一层：主循环管单步操作，脚本管整支队伍的流程。把工作写成确定、可恢复的脚本，模型就从"逐轮驱动者"变成了"被脚本调度的执行单元"。同一个 `agent()`，既能在主循环里被模型临场调用，也能在 workflow 里被脚本批量编排。
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下一章：[s21 Goal Loop](../s21_goal_loop/) — 编排是把工作扇出去、脱离主循环；下一章反过来，一个目标把控制权重拉回主循环，没达成就不让这一轮结束。
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