AgentOrch：全局编排距离逐步交互式 Agent 还有多大差距？

论文来源：arXiv:2610.33375v1

摘要

企业级工作流 Agent 通常依赖于逐步交互（Step-by-Step Interaction）模式：Agent 执行一个动作，观察其返回结果，随后再次调用大语言模型（LLM）来决定下一步操作。与之相对，全局编排（Global Orchestration）则尝试在前期直接生成完整的执行规划或工作流。

本研究以 AgentOrch 为切入点，探讨在企业级工作流任务中，全局编排在执行效果上究竟能有多接近逐步交互式方案。

背景与架构对比

在构建面向企业工作流的 Agent 系统时，架构设计通常在两种主要模式之间权衡：

• 逐步交互（Step-by-Step Interaction）：

  • 执行机制：Agent 做出决策 -> 调用工具或 API -> 获取环境反馈 -> 再次调用 LLM 解析上下文并决定下一步（如典型的 ReAct 范式）。
  • 优势：自适应与动态纠错能力极强，面对工具返回异常或非结构化输出时能够动态调整策略。
  • 瓶颈：随着交互步数增加，串行调用 LLM 会导致显著的端到端延迟，并大幅推高 API 成本与 Token 消耗。

• 全局编排（Global Orchestration）：

  • 执行机制：LLM 在任务启动时一次性规划出完整的任务执行图（DAG）或依赖流程，后续由确定性引擎批量调度执行。
  • 优势：极大减少 LLM 的调用次数，显著缩短响应延迟并降低算力开销，且利于并行化优化。
  • 瓶颈：缺乏动态感知能力，若某一关键步骤的输出不符合静态预期，整个执行链路极易中断或失败。

行业意义与开发者启示

AgentOrch 的探索为下一代企业级 Agent 的系统设计指明了方向：

1. 按需选择编排粒度：在流程相对确定、接口定义严格的场景中，全局编排能够以极小的计算成本达成与逐步交互相当的完成度。
2. 推动混合编排范式演进：单纯的全局编排与纯逐步交互各有局限，在全局规划骨架中嵌入局部动态反馈与异常自愈机制，正在成为平衡成本与鲁棒性的主流工程方向。

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