Steps vs DAG 依赖图具体结构设计（Agent 执行模型底层结构）

📌 Steps vs DAG 依赖图具体结构设计（Agent 执行模型底层结构）

🎯 一、问题背景

在 Agent 系统中，Planner 输出的核心不是“文本步骤”，而是“结构化执行图”。 常见两种结构：Steps（线性结构）与 DAG（依赖图结构）。

本质差异在于：Steps 描述执行顺序，DAG 描述任务依赖关系。

🚀 二、核心结构定义

1. Steps 结构（线性链表模型）

📌 JSON 结构定义：

{
  "type": "steps",
  "steps": [
    {
      "id": "step1",
      "name": "获取财报数据",
      "tool": "financial_api",
      "input": "company_name",
      "output": "report_data"
    },
    {
      "id": "step2",
      "name": "行业分析",
      "tool": "web_search",
      "input": "report_data",
      "output": "industry_insight"
    },
    {
      "id": "step3",
      "name": "生成报告",
      "tool": "llm",
      "input": "industry_insight",
      "output": "final_report"
    }
  ]
}

📌 执行关系：step1 → step2 → step3 → result

2. DAG 结构（图模型）

📌 JSON 结构定义：

{
  "type": "dag",
  "nodes": [
    {
      "id": "A",
      "name": "获取财报",
      "tool": "financial_api"
    },
    {
      "id": "B",
      "name": "行业数据",
      "tool": "web_search"
    },
    {
      "id": "C",
      "name": "综合分析",
      "tool": "llm"
    }
  ],
  "edges": [
    {
      "from": "A",
      "to": "C"
    },
    {
      "from": "B",
      "to": "C"
    }
  ]
}

📌 执行关系：A || B（并行） → C（汇总）

📊 三、结构对比（本质模型差异）

Steps

• 线性数组结构（List<Step>）
• 隐式依赖（i → i+1）
• 执行顺序固定
• 不支持并行

DAG

• 图结构（Node + Edge）
• 显式依赖（A → C）
• 支持并行执行（A || B）
• 支持拓扑排序调度

⚙️ 四、执行调度结构

1. Steps 调度模型

Step1 → Step2 → Step3 → Step4 → Result

执行器采用 FIFO 顺序执行模型，无状态分支能力。

2. DAG 调度模型

入度=0节点 → 并行执行 → 状态回写 → 解锁下游节点

核心算法：拓扑排序 + Ready Queue 调度 + 并行 Worker Pool。

🔄 五、Spring Cloud Alibaba 落地结构

Planner Service → Nacos注册中心 → RocketMQ任务队列 → Executor Worker集群 → Sentinel限流 → Feign工具调用

🧪 六、实际结构案例

Steps 示例

Step1: 获取公司信息
Step2: 获取财务数据
Step3: 分析数据
Step4: 输出报告

DAG 示例

A: 财务数据获取
B: 行业数据获取
C: 用户画像分析
D: 综合报告生成（依赖A+B+C）

⚖️ 七、优缺点结构化对比

Steps

• 结构简单（List模型）
• 执行稳定
• 扩展能力弱
• 无并行能力

DAG

• 结构复杂（Graph模型）
• 支持并行执行
• 支持动态调度
• 实现成本高

💡 八、面试常见追问

• DAG 如何做拓扑排序调度？
• Steps 为什么无法并行？
• Planner 如何生成 edges？
• 如何保证 DAG 无环？
• Executor 如何做并行 Worker 调度？

🎯 九、总结