动态工作流
一种AI Agent执行模式，Agent在运行时根据当前状态动态决定下一步调用哪个子Agent或工具，与预先固定步骤的静态流程相对，使任务路径可随上下文变化实时调整
时间轴 (近 90 天)
动态工作流方式适合任务边界模糊、需要探索的场景，但也带来可预测性下降的问题：开发者难以预先知道代理会创建哪些模块、以何种方式协调。
Boris将动态工作流描述为继模型规模、数据量、训练算力之后的‘第四个扩展因子’。
动态工作流（dynamic workflow）是Anthropic几周前发布的新功能，能够动态编排数十、数百甚至数千个子Agent。
动态工作流演示中的股票观察清单扫描器每一步大约有6个并发智能体，理论上支持多达1000个。
动态工作流中每个子智能体拥有独立的上下文窗口，在数据库层面物理隔离，默认互不泄漏。
Anthropic 上周五推出了动态工作流（Dynamic Workflows），主智能体制定计划后自动派生子智能体网络，支持动态增减并发智能体数量。
当前动态工作流只支持一层嵌套，不支持极其复杂的大规模递归拓扑。
动态工作流支持分阶段配置推理时计算，例如扫描阶段使用 Haiku，审核阶段使用 Opus。
Anthropic将动态工作流定位为将测试时计算投向困难问题、让科学发现被大众广泛实现的第一步。
动态工作流中，子智能体共享文件系统，可以通过它交换信息，但开发者无法通过API直接指示一个工作流子智能体给另一个发消息。
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全部知识事实 (20)
动态工作流方式适合任务边界模糊、需要探索的场景，但也带来可预测性下降的问题：开发者难以预先知道代理会创建哪些模块、以何种方式协调。
50%待验证Boris将动态工作流描述为继模型规模、数据量、训练算力之后的‘第四个扩展因子’。
50%待验证动态工作流演示中的股票观察清单扫描器每一步大约有6个并发智能体，理论上支持多达1000个。
50%待验证当前动态工作流只支持一层嵌套，不支持极其复杂的大规模递归拓扑。
50%待验证动态工作流支持分阶段配置推理时计算，例如扫描阶段使用 Haiku，审核阶段使用 Opus。
50%待验证动态工作流中每个子智能体拥有独立的上下文窗口，在数据库层面物理隔离，默认互不泄漏。
50%待验证动态工作流中，子智能体共享文件系统，可以通过它交换信息，但开发者无法通过API直接指示一个工作流子智能体给另一个发消息。
50%待验证动态工作流被定义为一种全新的多智能体编排方式，专为最宏大的工作负载而构建。
50%待验证动态工作流允许Claude自行决定并编排其多智能体拓扑结构，而非由开发者预先静态配置协调者和子智能体名册。
50%待验证用户仍可在动态工作流的智能体配置中传入预配置的专家子智能体。
50%待验证模型在运行时并不知道自己有多少可用预算（token预算），但开发者可以设置会话预算。
50%待验证开发者始终可以通过Claude Console内的图形功能检查子智能体行为，包括查看主导智能体传给子智能体的payload。
50%待验证动态工作流是否让股票观察列表flow自我改进（如识别扫描模型不足并更改下次计划）并非内置功能，但可结合爬山法和dreaming来改进循环。
50%待验证Anthropic将动态工作流定位为将测试时计算投向困难问题、让科学发现被大众广泛实现的第一步。
50%待验证动态工作流的编排层负责任务分解、智能体路由、结果聚合三件事。
50%待验证动态工作流允许在运行时根据中间结果调整后续步骤，与静态DAG不同。
50%待验证动态工作流更适合需要多步骤推理、多工具配合的场景，如大型代码库重构或跨模态内容生成。
50%待验证Anthropic称动态工作流已在内部代码迁移、文档生成等场景中试用。
50%待验证Anthropic的动态工作流核心理念是让多个专职智能体各司其职，通过工作流引擎协调，而非放大单个模型。
50%待验证Anthropic的动态工作流目前更接近“调度器”阶段，距离完整的智能体操作系统仍有观测、安全、权限和跨厂商互操作等空白。
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