谷歌与麻省理工学院的研究人员发布了一种多智能体系统的扩展框架，强调工具协调的权衡和任务依赖的最佳协调策略。研究发现，多智能体系统在某些任务中效率低下，且智能体数量增加的收益递减。智能模型的进步并未取代多智能体系统的需求，反而加速了其发展。

数据管道日益复杂，手动管理已不再可行。工作流编排确保任务按顺序和时效执行，并处理依赖关系和错误。常用工具包括Apache Airflow、Prefect和Dagster，支持任务依赖、并行处理和故障恢复。设计时需关注可观察性、重试机制和模块化，以提升维护性和可扩展性。

react-pert是一个开源库，简化了在React应用中创建和定制PERT图表的过程，支持任务依赖、关键路径计算和样式自定义，易于集成，用户可通过简单设置快速生成交互式图表。

本文介绍了 DolphinScheduler 中任务依赖的实现方式，任务依赖在大数据离线场景中非常重要，可以避免任务执行失败或数据错误。DolphinScheduler 采用了轮询机制来实现任务依赖，同时支持且或关系。应当尽可能在本地缓存任务查询结果，避免重复远程请求，造成服务端、DB的压力。