MAF快速入门（11）并行工作流
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原文中文，约7100字，阅读约需17分钟。
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内容提要
本文介绍了MAF中的并行工作流，重点讲解了“Fan-Out/Fan-In”模式的实现，并通过跨境电商价格查询案例展示如何配置并行执行工作流，以快速响应竞争对手的定价策略。
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关键要点
- 本文介绍了MAF中的并行工作流，重点讲解了'Fan-Out/Fan-In'模式的实现。
- 在实际业务场景中，多个Agent需要同时运行以进行数据分析或决策。
- 使用MAF的AddFanOutEdge和AddFanInEdge实现并行执行，最后通过自定义执行器聚合结果。
- 跨境电商团队需要实时监控多个电商平台的定价策略，快速响应竞争对手的降价。
- 配置Fan-Out + Fan-In工作流，实现一次查询、并行抓取和智能决策。
- 引入关键依赖包，包括Microsoft.Agents.AI.OpenAI等。
- 定义数据传输模型PriceQueryDto，用于传递价格查询信息。
- 定义多个执行器，包括价格查询执行器和定价聚合执行器。
- 构建工作流的步骤包括获取ChatClient、实例化自定义Agent和Executors。
- 通过Streaming流式执行测试工作流，验证并行执行的效果。
- 本文总结了MAF中并行工作流的实现，并展示了跨境电商价格查询的案例。
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延伸问答
什么是MAF中的并行工作流？
MAF中的并行工作流允许多个Agent同时运行，通过聚合结果进行数据分析或决策，主要实现方式是使用'Fan-Out/Fan-In'模式。
如何在MAF中实现Fan-Out/Fan-In模式？
在MAF中，可以使用AddFanOutEdge和AddFanInEdge方法来实现Fan-Out/Fan-In模式，最终通过自定义执行器聚合结果。
跨境电商团队如何利用并行工作流监控定价策略？
跨境电商团队可以配置Fan-Out + Fan-In工作流，实现一次查询并行抓取多个电商平台的定价信息，以快速响应竞争对手的降价。
在并行工作流中，如何定义数据传输模型？
在并行工作流中，可以定义PriceQueryDto数据传输模型，用于传递价格查询信息，包括商品ID、名称和目标区域。
并行工作流的测试步骤是什么？
测试并行工作流的步骤包括定义查询商品、使用Streaming流式执行工作流，并监控执行过程中的事件输出。
MAF中并行工作流的关键依赖包有哪些？
在MAF中并行工作流的实现中，关键依赖包包括Microsoft.Agents.AI.OpenAI、Microsoft.Agents.AI.Workflows和Microsoft.Extensions.AI.OpenAI。
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