Build Your First Graph-based Multi-Agent Workflow

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上述示例展示了一个用于多智能体内容创作的工作流。以该工作流为例，本文将逐步介绍如何使用 Graph 结构组织多个 Agent 节点，完成从内容生成、编辑到人工审核的完整流程。根据下述步骤，你将完成你的第一个Graph-based多智能体工作流的搭建。

1. 创建 Graph
- 什么是 Graph？
- 什么是 Variable？
2. 创建节点
- 什么是 Node？
- 创建 Agent 节点
3. 节点间信息传递
4. Graph 的启动与执行逻辑
- 初始节点
5. 审核与二次编辑流程
更多细节

1. Create a Graph

什么是 Graph？

Graph 是多智能体系统的执行载体与调度结构，用于刻画各个节点（Agent）之间的依赖关系与执行顺序，本质上描述的是一个完整的工作流。

Graph 本身不承担具体任务的执行，而是负责对各节点的运行逻辑进行统一的组织、编排与调度。

什么是 Variable？

Variable 用于为 Graph 提供可配置的全局或局部参数。在完成定义后，节点（Agent）内部可以直接引用这些变量，从而实现参数共享与配置解耦。

建议在此处对 API Key 等通用或敏感配置项进行统一的全局管理。

需要注意的是：如果你已经在外层的 .env 文件中配置了相关环境变量，并且希望直接使用它们，则无需在此处重复配置。一旦在此处进行了配置，将会优先使用这里的配置，而不是外层 .env 文件中的环境变量。

2. Create Nodes

什么是 Node？

Node 是 Graph 中的最小执行单元，通常对应一个 Agent。每个节点都应具备相对独立的能力，并承担明确的职责。

创建 Agent 节点

在该示例 Graph 中，我们创建以下三个节点：

Poet：负责诗歌或创意性内容生成
Article Writer：负责结构化文章生成
Editor 1：负责初步编辑与内容整合

上述节点均属于 Agent Node。下面以 Poet 节点为例，展示创建一个 Agent 节点的完整流程。

Prompts（可复制配置）

以下内容用于各 Agent 节点的 role 字段。

Poet

你是一位诗人，擅长根据用户输入的一个词句生成一首古体诗。
用户会输入一个词语或一个短句，你需要据此生成一首古体诗，每句五字还是七字由你决定。

Article Writer

你是一位作家，擅长根据用户输入的一个词句生成一整篇文章。
用户会输入一个词语或一个短句，你需要据此生成一篇不少于 2000 字的文章，要求含有多个段落。

Editor 1

你是一位编辑，请你根据输入的文章与诗词，进行结合，文章最后应当附上诗词。

3. Transfer Information Between Nodes

什么是 Message？

Message 是信息传递和储存的基本单元，是上下文控制的基本单元，也是边进行处理和控制的基本单元。

其可以传递文本和多模态信息。
一个节点的输入和输出都可能是多条信息（Message）。
用户的初始输入是一条信息。
在未配置边的 Dynamic 执行模式（此处可暂时忽略）时，除了 Passthrough Node 和 Subgraph Node（当其以 Passthrough Node 结束时）外的其他节点类型的输出都是一条信息。本教程中的所有配置，均只会产生单条 Message 输出。

什么是边（Edge）？

边（Edge） 用于连接节点，其核心作用包括：

信息传递：将上游节点的输出作为下游节点的输入
执行控制：定义节点之间的执行依赖与触发关系

注意：如果上游节点输出了多条信息，边会对每一条信息进行单独判定、处理和传递。

建立节点连接

在已创建的三个节点基础上，建立如下连接关系：

Poet → Editor 1
Article Writer → Editor 1

此时，Graph 形成了一个典型的「并行生成 → 汇总编辑」结构。

4. Graph 的启动与执行逻辑

初始节点

当 Graph 启动时：

所有与 start 节点相连的 Node 都会被视为工作流的初始节点（Entry node）
这些节点会在启动时同时接收用户输入，并实现并行执行
一个工作流可以拥有多个初始节点（Entry node），只需通过拖拽创建与 start 节点的连边即可

因此，在当前结构下，Poet 和 Article Writer 会并行运行，效果如下所示。

至此，你已经搭建了一个最基础的多智能体工作流。

5. Build Review and Revise Loop

创建二次编辑节点

接下来，我们创建一个新的 Agent 节点 Editor 2：根据人工反馈对内容进行修改与润色

并建立如下连接关系：

Editor 1 → Editor 2（trigger = false）

在上述配置中，涉及一个重要的边属性： trigger

trigger 用于控制是否触发目标节点执行
当边生效且 trigger = true 时，目标节点会被标记为触发，并在执行层推进到该节点所在层后执行

Editor 2 Prompt（可复制配置）

你是一位编辑，擅长对文章进行整合和润色。
请根据输入的文章与修改建议，对文章进行润色和修改，直接输出修改后的文章。

设置 Context Window

为了让 Agent 具备上下文记忆，请在 Editor 2 节点上设置：

Context Window Size = 7

这表示 Editor 2 执行后会保留最近 7 条消息（包括节点输入和输出消息）。

什么是 Context Window（上下文窗口）？

在 DevAll 中，Context Window 是节点级别的上下文保留策略。节点每次执行结束后，会尝试对自身输入队列中的 Messages 进行清理，仅保留满足保留规则的消息，以控制上下文规模。这不会影响本次执行，仅影响后续执行可见的输入。

规则（对应节点配置里的 Context Window Size）：

0：清空全部上下文，仅保留通过边设置了 Keep Message Input 为 True 的消息。
-1：不清理，保留全部消息。
> 0：保留最新的 N 条消息（保留消息也会占用配额）。
当 Context Window Size != 0 时，系统会自动把节点的输出消息写入该节点的上下文，供后续执行使用。

建议：

需要长期保留的关键上下文，搭配边上的 Keep Message Input 或 Memory 模块管理。

Human Node：引入人工参与

Human Node 是一种特殊的节点类型，用于在 Graph 的执行过程中引入人类参与。它本身不负责内容生成，而是作为流程控制节点，用于接收并处理来自人类的输入与反馈，从而影响后续执行路径。

其常见使用场景包括：

内容审核：由人工对生成结果进行审阅与把关
决策与确认：在关键节点引入人工决策
执行路径控制：根据人工反馈决定流程走向

Human Node 提示语（可复制配置）

以下内容用于 Human 节点的 config.description。

请对文章给出修改建议，或输入 ACCEPT 跳出循环。

在本示例中，我们希望根据 Human Node 接收到的输入来决定是否需要后续的二次编辑流程：

当 Human Node 接收到 ACCEPT 时，表示当前结果已被确认，无需再经过 editor2 节点进行修改；
否则，需要进入 editor2 节点执行二次调整。

为实现这一逻辑，需要在节点之间配置带条件的边（Conditional Edge）

在上述配置中，涉及一个关键的边属性：condition，用于控制该边是否生效：

当 condition 计算结果为 true 时，该边处于激活状态，流程可以沿该边继续执行
当 condition 为 false 时，该边被视为断开，对目标节点不产生任何影响

通过上述几步，我们就完成了一个更复杂的审阅修改流程的添加，执行起来如下所示

节点类型详解

DevAll 提供多种节点类型，每种都有特定的用途和配置选项。

Agent 节点

Agent 节点是最核心的节点类型，用于调用大语言模型 (LLM) 完成文本生成、对话、推理等任务。它支持多种模型提供商（OpenAI、Gemini 等），并可配置工具调用、记忆等高级功能。

基础配置示例

Tooling（工具调用）

Agent 节点可以配置工具，让模型调用外部 API 或执行函数。请点击展开 Advanced Settings，即可看到配置项。Tooling 可配置多项，例如可同时配置 MCP 和 Function 工具；可配置多个 MCP 工具等。

DevAll 支持两类工具：

1. Function Tooling（本地函数）

调用仓库内的 Python 函数（位于 functions/function_calling/ 目录）：

图中的 uv_related:All 意味着导入 functions/function_calling/uv_related.py 文件中的所有函数。其余的都是导入指定函数。

如需添加自定义函数，在 functions/function_calling/ 目录下创建 Python 文件，使用类型注解定义参数：

python

from typing import Annotated
from utils.function_catalog import ParamMeta

def my_tool(
    param1: Annotated[str, ParamMeta(description="参数描述")],
    *,
    _context: dict | None = None,  # 可选，用于访问上下文。系统会自动注入，不会暴露给模型。上下使用方法可参考 functions/function_calling/file.py
) -> str:
    """函数描述（会显示给 LLM）"""
    
    # 返回值可以是任意类型，系统会自动转换为字符串传递给模型。
    # 如果返回值是 MessageBlock、List[MessageBlock]，则可传递多模态信息给模型（参考 functions/function_calling/file.py 中的 load_file 方法）
    return "result"

添加完成后请重启后端服务器，即可在 Agent 节点中使用该函数。

内置工具速览

系统内置了多类工具，可直接在 Agent 节点中使用：

模块	主要函数	说明	示例
file.py	`save_file`, `load_file`, `list_directory`, `search_in_files` 等	文件操作	ChatDev_v1
uv_related.py	`install_python_packages`, `init_python_env`, `uv_run`	Python 环境管理	ChatDev_v1
deep_research.py	`search_save_result`, `report_*` 系列	深度研究与报告生成	deep_research_v1
web.py	`web_search`, `read_webpage_content`	网络搜索与内容获取	deep_research_v1
video.py	`render_manim`, `concat_videos`	Manim 视频渲染	teach_video
code_executor.py	`execute_code`	代码执行	-
user.py	`call_user`	与用户交互	-

完整工具文档请参阅 docs/user_guide/zh/modules/tooling/function_catalog.md

2. MCP Tooling（外部服务）

连接符合 Model Context Protocol 的外部服务：

Remote 模式（连接已部署的 HTTP 服务）：图片中的 Authorization 头为可选配置，按需填写。

Local 模式（启动本地进程）：

Memory（记忆模块）

Memory 模块让 Agent 能够检索和存储信息，支持读写控制。

配置步骤

在 Graph 级别声明 Memory Store：

鼠标悬停在 Workflow 页面右下角的三横杠处，点击 Manage Memories，添加新的 Memory Store。此处我们添加一个 SimpleMemory Store，命名为 Paper Gen Memory，用于存储对话记忆。

SimpleMemory 需要配置 Embedding，我们点击 Embedding Configuration，选择一个 Embedding Provider（目前仅支持 openai，用户可自己扩展），并指定模型（如 text-embedding-3-small）。

我们内置了共三种 Memory 类型，详情见下表：

类型	特点	适用场景	是否需要 Embedding	参考配置
`simple`	向量搜索 + 语义重打分，支持读写	对话记忆、快速原型	是	yaml_instance/demo_simple_memory.yaml
`file`	将文件/目录切片为向量索引，只读	知识库、文档问答	是	yaml_instance/demo_file_memory.yaml
`blackboard`	按时间/条数裁剪的简易日志，无需向量	广播板	否	yaml_instance/subgraphs/reflexion_loop.yaml

在 Agent 节点中引用：点击 Memory Attachments，选择刚创建的 Memory Store，并配置读写权限、检索阶段等。

Top K 控制每次检索返回的条数；Read/Write 控制是否允许此节点读取和写入该 Memory；Retrieve Stage 控制在哪些执行阶段进行检索，可多选，其余几个 stage 都与 Thinking （目前完全无用的一个设计）有关，此处我们只选择 Gen Stage。

Human 节点

Human 节点用于在工作流执行过程中引入人工交互。当执行到该节点时，工作流会暂停，等待用户提供输入。

典型用途：

内容审核与确认
收集修改建议
关键决策点
数据补充

Python 节点

Python 节点用于执行 Python 脚本。脚本将在 code_workspace/ 目录中执行。一般用于执行 Agent 给出的代码；如果需要执行自定义代码，可以增加一个 Literal 节点，输出代码内容，连接到 Python 节点。

执行机制：

节点自动抽取输入中的 ```python ...``` 内容，若抽取失败则会将整个输入都当做脚本进行执行。
脚本的 stdout 输出将作为 Message 传递给下游节点。
用户可指定环境变量环境变量、启动参数以及执行超时时间。Python Path 一般无需修改，除非需要使用特定的 Python 版本或虚拟环境。
所有 Python 节点共享 code_workspace/ 目录，且用户上传文件也会保存在此目录中的子目录中，便于脚本访问。

Passthrough 节点

Passthrough 节点不执行任何操作，仅将消息传递给下游。默认只传递最后一条消息，可修改配置（Only Last Message）以传递所有消息。

关键用途：

作为入口节点保留初始上下文：配合边的 Keep Message Input，确保原始任务始终保留（e.g. yaml_instance/ChatDev_v1.yaml）
过滤循环中的冗余输出：可配置只传递最终结果，控制循环输出，避免上下文膨胀
简化图结构：作为逻辑占位符，便于图的组织和阅读（e.g. yaml_instance/ChatDev_v1.yaml）

Literal 节点

Literal 节点输出固定的文本内容，忽略所有输入。用户可指定 Message Role 为 user 或 assistant。

典型用途：

向流程注入固定指令或上下文（e.g. yaml_instance/ChatDev_v1.yaml）
测试下游节点（e.g. yaml_instance/demo_dynamic.yaml）
条件分支中的固定响应

Loop Counter 节点

Loop Counter 节点用于限制环路的执行次数。它通过计数机制，在达到上限前抑制输出，达到上限后才触发出边终止循环。

工作原理：

每次被触发，计数器 +1
计数器 < max_iterations：不产生任何输出，出边不触发
计数器 = max_iterations：产生输出，触发出边

重要：由于未达上限时不产生输出，Loop Counter 的出边必须同时连接环内节点（保持在环内，实际不会对下游节点产生影响）和环外节点（达到上限时退出）。

参考：yaml_instance/ChatDev_v1.yaml

Subgraph 节点

Subgraph 节点允许将另一个工作流图嵌入到当前工作流中，实现流程复用和模块化设计。子图可以来自外部 YAML 文件，也可以直接在配置中内联定义。

核心配置

字段	类型	说明
`Subgraph Source Type`	string	子图来源类型：`file`（外部文件）或 `config`（内联定义）
`Config`	object	根据 `Subgraph Source Type` 不同，包含不同的配置（见下表）

file 类型配置：

字段	类型	必填	说明
`Subgraph File Path`	string	是	子图文件路径（相对于 `yaml_instance/` 或绝对路径）

config 类型配置（内联定义完整子图）：

配置项与正常图一致。

典型用途

流程复用：多个工作流共享相同的子流程（如"文章润色"模块）
模块化设计：将复杂流程拆分为可管理的小单元
团队协作：不同团队维护不同的子图模块

注意：

子图会继承父图的 vars 变量定义

子图作为独立单元执行，拥有自己的节点命名空间

start 和 end 节点决定数据如何流入/流出子图：

start：只需要在子图整个是环的时候指定。

end：指定子图的出口节点列表。系统会按配置顺序逐个检查这些节点，返回第一个有输出的节点输出作为子图的返回结果。若所有配置的出口节点均无输出，或未配置 end，系统默认使用无后继节点的节点作为出口。

参考：yaml_instance/MACNet_optimize_sub.yaml，yaml_instance/MACNet_Node_sub.yaml，yaml_instance/MACNet_v1.yaml。

边（Edge）配置

边用于连接节点，完成控制流和数据流的操纵。每个节点可以有多个输出，所有输出都会经过所有边进行判定与处理。

核心配置项

在边的配置中，点击 Advanced Settings 可展开配置项：

字段	默认值	说明
`Edge Condition`	-	边的通断条件，默认边恒通
`Can Trigger Successor`	`true`	是否可以触发目标节点执行。设为 `false` 时，不会触发目标节点
`Pass Data to Target`	`true`	是否传递数据给目标节点。若为 `false`，不传递数据
`Keep Message Input`	`false`	通过此边传递的消息是否标记为 "保留"，不会被自动清除，也不会被 Clear Context 清除
`Clear Context`	`false`	传递数据前，清除目标节点中未被标记为"保留" 的所有历史消息
`Clear Kept Context`	`false`	传递数据前，清除目标节点中被标记为"保留" 的所有历史消息
`Payload Processor`	-	Payload 处理器，用于对消息内容进行处理
`Dynamic Expansion`	-	边级动态执行配置，详见 Dynamic 执行模式

边条件（Condition）

条件决定边的通断，若条件为真，边"通"（数据可流动、可触发）；否则边"断"（对下游节点无任何影响）。

关键词条件（常用）

函数条件

我们内置了一些函数，例如 true（默认值，condition 恒真，边恒通），code_pass（代码执行成功），code_fail（代码执行失败），always_false（恒假，可用于测试）

用户可在 functions/edge 目录下添加自定义函数，添加后重启后端程序即可使用。

Payload Processor（消息处理器）

Payload Processor 用于在消息通过边传递之前对其内容进行转换或处理。这对于从模型输出中提取特定信息、格式转换或执行自定义逻辑非常有用。

内置处理器类型

1. regex_extract（正则提取）

使用 Python 正则表达式从消息中提取内容：

配置项	说明
`Regex Pattern`	正则表达式模式（必填）
`Capture Group`	捕获组名称或索引，默认匹配整个模式
`Case Sensitive`	是否区分大小写（默认 true）
`Multiline Flag`	启用多行模式 `re.MULTILINE`（默认 false）
`Dotall Flag`	启用 dotall 模式 `re.DOTALL`，使 `.` 匹配换行符（默认 false）
`Return Multiple Matches`	是否返回所有匹配项（默认只返回第一个）
`Output Template`	输出模板，使用 `{match}` 占位符引用匹配结果
`No Match Behavior`	无匹配时的行为：`pass`（保持原样）、`default`（使用默认值）、`drop`（丢弃消息）
`Default Value`	当 `No Match Behavior=default` 时使用的默认值

示例：提取代码（可参考 yaml_instance/demo_edge_transform.yaml）

2. function（函数处理器）

调用 functions/edge_processor/ 目录下的 Python 函数进行自定义处理：

配置项	说明
`name`	函数名称（必填）

内置函数：

uppercase_payload：将消息内容转为大写
code_save_and_run：保存代码到工作区并执行 main.py （可参考 yaml_instance/MACNet_optimize_sub.yaml）

自定义函数处理器

在 functions/edge_processor/ 目录下创建 Python 文件，定义处理函数：

python

from typing import Dict, Any

def my_processor(data: str, _context: Dict[str, Any]) -> str:
    """函数描述（会显示在配置界面）"""
    # data 是消息的文本内容
    # _context 包含执行上下文信息
    
    # 返回处理后的内容
    return processed_data

添加完成后重启后端服务器即可使用。

图的执行逻辑

DAG 执行流程

对于不包含循环的工作流图，执行引擎采用标准的拓扑排序策略：

构建前驱/后继关系
计算每个节点的入度
入度为 0 的节点进入第一层执行
同层节点可以并行执行

循环图执行流程

当图中存在循环结构时，执行引擎使用 Tarjan 强连通分量算法 进行环路检测，并采用递归式执行策略处理任意复杂度的嵌套环路结构。

环路检测与超级节点构建

系统首先对整个图应用 Tarjan 算法，在单次遍历（O(|N|+|E|) 时间复杂度）内识别所有强连通分量（SCC）：

强连通分量：图中任意两个节点之间都存在双向可达路径的最大节点集合
环路识别：包含多于一个节点的 SCC 即为环路；单节点 SCC 且无自环边的为普通节点

检测完成后，系统将每个多节点环路抽象为一个 超级节点（Super Node），构建超级节点依赖图。由于环路内部被封装，超级节点依赖图必然是一个有向无环图（DAG），可以应用标准拓扑排序算法进行调度。

递归式环路执行策略

对于环路超级节点，系统采用以下递归式执行策略：

Step 1：初始节点识别

分析环路边界，识别当前被唯一触发的入口节点作为"初始节点"（Initial Node）：

该节点需被环路外部的前驱节点通过满足条件的边触发
若无节点被触发，则跳过该环路执行
若多个节点被触发，则报告配置错误

Step 2：构建作用域子图

以当前环路的所有节点为作用域，构建子图时 逻辑上移除初始节点的所有入边。这一操作的目的是打破外层环的边界，使后续的环路检测仅针对环内部的嵌套结构进行。

Step 3：嵌套环路检测

对构建的子图再次应用 Tarjan 算法，检测作用域内的嵌套环路。由于初始节点的入边已被移除，算法检测到的强连通分量仅为真正的内层嵌套环。

Step 4：内层拓扑排序

若检测到嵌套环路：将每个内层环路抽象为超级节点，构建作用域内的超级节点依赖图并执行拓扑排序
若未检测到嵌套环路：直接对作用域子图进行 DAG 拓扑排序

Step 5：分层执行

按拓扑排序得到的执行层次依次执行：

普通节点：检查触发状态后执行，首轮迭代时初始节点强制执行
内层环路超级节点：递归调用上述步骤，形成嵌套执行结构

Step 6：退出条件检查

每完成一轮环内执行后，系统检查以下退出条件：

出口边触发：若任一环内节点触发了环外节点的边（出口边条件满足），则退出环路
最大迭代次数：若达到配置的 max_iterations（默认 100 次），强制终止环路
初始节点未被重触发：若初始节点未被环内前驱节点重新触发，说明环路自然终止

若上述条件均不满足，则返回 Step 2 开始下一轮迭代。

递归处理能力：上述步骤形成完整的递归结构，外层环路执行时检测到内层嵌套环，对内层环应用相同的策略，内层环内部若还有更深层次的嵌套环则继续递归。这一机制使系统能够理论上处理任意深度的嵌套环路结构。

执行流程图

Workspace 工作区

DevAll 使用分层的工作区结构管理文件：

目录结构

路径	用途
`WareHouse/`	所有 Session 的根目录
`WareHouse/<session>/`	单个 Session 的运行时数据目录
`WareHouse/<session>/code_workspace/`	Python 节点的代码执行目录
`WareHouse/<session>/code_workspace/attachments/`	用户上传文件的存储目录
`WareHouse/<session>/execution_logs.json`	执行日志，记录节点执行过程；运行结束后生成
`WareHouse/<session>/node_outputs.yaml`	节点输出记录；运行结束后生成
`WareHouse/<session>/token_usage_<session>.json`	Token 使用统计；运行结束后生成
`WareHouse/<session>/workflow_summary.yaml`	工作流执行摘要；运行结束后生成

Dynamic 执行模式

Dynamic 执行模式允许在边级别定义并行处理行为，支持 Map（扇出）和 Tree（归约）两种模式。

可参考 yaml_instance/demo_dynamic.yaml，yaml_instance/MACNet_Node_sub.yaml 示例。

模式对比

模式	描述	输出	适用场景
Map	扇出执行，并行处理	`List[Message]`	批量处理、并行查询
Tree	归约，递归合并	单个 `Message`	长文本摘要、层级聚合

配置示例

Dynamic 配置定义在边上，表示通过此边传递的信息需要 Dynamic 处理：

Map 模式

Tree 模式

可用用途：（长文本摘要）

(?s).{1,2000}(?:\\s|$) 会将输入按每 2000 字符拆分为多段。

可参考 yaml_instance/demo_dynamic_tree.yaml。

Split 拆分策略

类型	说明
`message`	每条消息作为独立执行单元（默认）
`regex`	使用正则表达式切分文本
`json_path`	从 JSON 输出中按路径提取数组元素

静态边与动态边的配合

当目标节点同时有配置了 Dynamic 的入边和无 Dynamic 的入边时：

Dynamic 边消息：按 split 策略拆分，执行多次
无 Dynamic 边消息：复制到每个动态扩展实例

Build Your First Graph-based Multi-Agent Workflow

Build Your First Graph-based Multi-Agent Workflow

1. Create a Graph

什么是 Graph？

什么是 Variable？

2. Create Nodes

什么是 Node？

创建 Agent 节点

Prompts（可复制配置）

3. Transfer Information Between Nodes

什么是 Message？

什么是边（Edge）？

建立节点连接

4. Graph 的启动与执行逻辑

初始节点

5. Build Review and Revise Loop

创建二次编辑节点

设置 Context Window

什么是 Context Window（上下文窗口）？

Human Node：引入人工参与

更多细节

节点类型详解

Agent 节点

基础配置示例

Tooling（工具调用）

1. Function Tooling（本地函数）

内置工具速览

2. MCP Tooling（外部服务）

Memory（记忆模块）

配置步骤

Human 节点

Python 节点

Passthrough 节点

Literal 节点

Loop Counter 节点

Subgraph 节点

核心配置

典型用途

边（Edge）配置

核心配置项

边条件（Condition）

关键词条件（常用）

函数条件

Payload Processor（消息处理器）

内置处理器类型

1. regex_extract（正则提取）

2. function（函数处理器）

自定义函数处理器

图的执行逻辑

DAG 执行流程

循环图执行流程

环路检测与超级节点构建

递归式环路执行策略

Step 1：初始节点识别

Step 2：构建作用域子图

Step 3：嵌套环路检测

Step 4：内层拓扑排序

Step 5：分层执行

Step 6：退出条件检查

执行流程图

Workspace 工作区

目录结构

Dynamic 执行模式

模式对比

配置示例

Map 模式

Tree 模式

Split 拆分策略

静态边与动态边的配合