Conductor 设计文档
概述
Conductor 是 AI Kernel Generator 中的智能任务调度器，继承自 AgentBase，负责基于 workflow.yaml 配置管理整个任务执行流程。它通过LLM智能分析各Agent执行结果，决策下一步执行流程并提供指导建议。
核心功能
- 智能流程调度：基于 workflow.yaml 配置和LLM智能分析动态选择下一个执行的Agent
- 执行状态管理：记录和跟踪所有Agent执行结果，维护完整的任务轨迹
- 错误处理与重试：智能处理Agent执行失败，支持自动重试机制
- 流程控制：管理执行步数和重复限制，避免无限循环
初始化参数
| 参数名称 | 类型/必选 | 参数说明 |
|---|---|---|
| op_name | str (必选) | 算子名称 |
| task_desc | str (必选) | 任务描述 |
| task_id | str (必选) | 任务ID |
| dsl | str (必选) | DSL类型："triton_cuda"、"triton_ascend"、"swft"等 |
| framework | str (必选) | 前端框架："mindspore"、"torch"、"numpy"等 |
| arch | str (必选) | 硬件架构："ascend910b4"、"a100"等 |
| workflow_config_path | str (可选) | workflow配置文件路径 |
| config | dict (必选) | 完整配置字典 |
工作流配置
Conductor基于 workflow.yaml 配置文件管理执行流程，详细的配置说明参见 Workflow配置文档。
配置要素
- agent_info: Agent流程定义和输出格式
- start_agent: 起始Agent
- limitation_info: 执行限制（最大步数、重复限制）
- mandatory_llm_analysis: 强制LLM分析的Agent列表
配置示例
详细配置示例可参考：
config/default_workflow.yaml- 标准Designer→Coder→Verifier流程config/coder_only_workflow.yaml- 仅Coder+Verifier的简化流程config/conductor_connect_all_workflow.yaml- 全连接Agent流程
核心方法
get_next_agent() - 智能决策流程
执行四个阶段的决策：
- 状态更新：增加步骤计数，清理历史建议
- 重试检查：处理Agent解析失败的重试逻辑
- 选项获取：基于workflow配置和当前状态获取有效选项
- 智能决策：根据选项数量和强制分析配置调用LLM或直接执行
record_agent_execution() - 执行记录
记录Agent执行结果并更新任务状态：
- 保存原始数据到执行轨迹
- 使用相应解析器解析结果
- 更新任务信息字典
_llm_decide_next_agent() - LLM智能分析
使用LLM分析当前执行状态并决策下一个Agent：
- 基于
conductor/analyze.j2模板构建分析提示 - 综合考虑Agent结果、错误日志、有效选项等信息
- 返回决策的下一个Agent名称和建议
典型执行流程
基于默认配置的执行流程：
designer → conductor(决策) → coder → conductor(决策) → verifier → conductor(智能分析) → finish/coder
自定义扩展
用户可通过以下方式扩展Conductor：
- 配置扩展：修改workflow.yaml定义自定义Agent流程
- 代码扩展：重写
get_next_agent()添加自定义决策逻辑 - 模板扩展：修改
conductor/analyze.j2定制LLM分析提示