GraphBit的 Agentic AI 机制与其他 Agent 框架的比较

Source: Dev.to

核心区别：工作流引擎 vs 提示编排器

目前大多数代理框架采用 提示编排 模型：

Agent → LLM Call → Output → Maybe Another Tool → Repeat

这会导致：

• 行为不可确定
• 工作流转移出现幻觉
• 意外的无限循环
• 控制流不清晰
• 工具使用不可预测

GraphBit 颠覆了这一模型。

GraphBit 的模型

Workflow Graph → Deterministic Execution Engine → Agents Plug In

• 代理 不 控制工作流；引擎负责。
• 这一单一设计选择消除了代理架构中最常见的失败模式。

执行模型对比

GraphBit 将代理视为分布式工作流中的函数，而非 LLM 人格。这在生产系统中尤为重要。

内存与状态架构

内存是多代理系统中排名第一的隐藏故障模式。

常见框架的内存模型

• 将聊天历史当作内存
• 存储的提示词
• 每个代理单独的向量存储
• 没有正式的模式(schema)
• 没有一致性保证

导致的问题：

• 上下文膨胀
• 重复幻觉
• 工具推理不一致
• 步骤之间状态丢失

GraphBit 的内存模型

GraphBit 包含三层：

1. 瞬态内存 – 步骤专用的临时空间
2. 工作流状态 – 结构化、类型化的状态，在代理之间共享
3. 外部内存连接器 – RAG、数据库、键值存储、向量嵌入

内存 不是 自由形式的文本，而是结构化数据，使其具备：

• 可调试性
• 一致性
• 可复现性
• 可内省性

工作流可以精确重放——这是基于提示的系统无法保证的。

工具与安全

在大多数代理框架中

• 代理经常幻觉出工具名称、错误调用模式或产生无效参数。
• 工具验证松散，依赖 LLM 生成的 JSON，且仅在基本检查后执行（仍然易出错）。

在 GraphBit 中

• 工具 强类型、模式验证、权限控制，并 确定性执行。
• 由于是工作流引擎而非 LLM 触发工具，函数调用不存在幻觉。

这对以下领域至关重要：

• 金融
• 医疗
• 网络安全
• 企业系统

缺乏安全的代理 AI 只是一场自动化赌博。

多代理编排

传统多代理框架

它们尝试通过涌现式协同：

Agent A ↔ Agent B → Both talk to LLM → Evaluator decides → Loop

常导致：

• 循环推理
• 上下文无限增长
• 无法保证收敛
• 工具使用混乱

GraphBit 的多代理方法

代理在工作流图内部运行：

Planner Node → Retrieval Node → Worker Node → Evaluation Node

每个代理：

• 拥有明确的角色
• 接收显式输入
• 产生显式输出
• 不能破坏工作流
• 不能自行决定下一个代理（无幻觉路由）

这种 “多代理确定性” 是 GraphBit 最大的架构优势。

性能与可扩展性

基于 Python 的框架

• 受 GIL 限制
• 严重依赖 asyncio
• 内存开销大
• 并行负载下慢
• 工具执行被 Python 事件循环阻塞

随着工作流规模增长，性能瓶颈会很快显现。

GraphBit（Rust 核心 + Python 包装）

• 真正的多线程
• 零成本抽象
• 低内存占用
• 真正的并行
• 快速 I/O
• 在多核硬件上可预测扩展

正因如此，GraphBit 正在被用于：

• 企业自动化
• 多代理研究系统
• 自主运营
• AI 驱动的后端工作流

Python 代理框架擅长原型开发，GraphBit 擅长生产环境。

确定性：最被低估的需求

代理框架之所以崩溃，是因为它们依赖 LLM 来决定：

• 下一步
• 下一个工具
• 下一个代理
• 下一个工作流分支

LLM 幻觉会导致工作流失败。

GraphBit 的保证

工作流图（而非模型）控制所有路由，实现：

• 步骤级可复现性
• 可审计性
• 幻觉率降低
• 稳定的长期运行代理
• 更安全的企业部署

目前没有其他代理框架能够默认提供工作流层面的确定性。

集成与可扩展性

传统框架

• 通过装饰器或 Python 函数集成工具
• 通常绑定在 Python 生态系统
• 为实现扩展依赖外部库（如 LangGraph、Ray）
• 对运行时的控制有限

GraphBit

作为模块化编排引擎构建，具备：

• 连接器和适配器
• 类型化工具接口
• 多供应商 LLM 支持
• 自定义工作流节点
• 并行代理集群

GraphBit 将代理系统视为分布式工作流，而非对话链。这使得以下复杂真实场景得以实现：

• 多步骤研究代理
• 自主文档处理器
• 多代理 DevOps 流水线
• 后端 AI 自动化引擎
• 合规工作流系统

为什么 GraphBit 代表代理框架的下一阶段

开发者正发现一个不舒服的真相：大多数代理框架无法摆脱非确定性，因为它们建立在提示编排之上。

GraphBit 与众不同。它把代理系统视为具有：

• 结构化状态
• 并发性
• 强大编排
• 结构化内存
• 安全工具执行
• 基于角色的代理

的确定性工作流。这让代理 AI 从研究原型迈向系统工程。

代理 AI 的未来属于围绕以下设计的框架：

• 可复现性
• 并行性
• 工作流稳定性
• 企业合规
• 零幻觉路由

GraphBit 并不是另一个 Python 库；它正是开发者一直需要的代理 AI 运行时。