本文介绍如何利用 Microsoft Agent Framework 实现 SubAgent 架构，采用 Executor + Workflow（DAG）模式。通过示例代码展示并发处理、消息路由与聚合策略，强调职责分离的优势，支持任务拆解与扩展，推荐使用 Workflow/DAG 模式以提升可观测性和管理性。

Vercel Workflow 现已实现端到端加密，自动加密所有用户数据，无需代码更改。敏感数据如 API 密钥和用户凭证以密文形式存储在事件日志中。每次工作流运行生成唯一的 AES-256-GCM 加密密钥，确保数据的机密性和完整性。用户可通过网页仪表板或 CLI 解密数据，解密请求会记录在审计日志中。

CC Workflow Studio 是一款 VS Code 扩展，提供可视化拖放画布，帮助开发者无代码设计 AI 智能体编排，支持多智能体工程、AI 辅助编辑和一键导出，实时查看工作流效果。

Vercel Workflow平台的服务器性能提升了一倍，API响应时间从37毫秒降至17毫秒，整体中位数改善54%。多步骤工作流受益最大，建议更新至最新版本以获取速度提升。

Workflow 4.1 Beta通过事件源模式改进了工作流状态跟踪，状态变化以事件形式存储，提升了可靠性和审计能力。新版本支持更高吞吐量和提供者执行工具，增强了与NestJS的集成。

本文探讨如何将 AI Agent 集成到工作流中，利用 TurnToken 机制实现智能体协作。Executor 执行确定性逻辑，而 Agent 进行概率性推理。通过 WorkflowBuilder，可以轻松添加 Agent，构建复杂工作流，支持多级翻译任务。TurnToken 控制 Agent 的执行时机，提高工作流的灵活性和可视化效果。

MAF工作流编排课程介绍了工作流的核心概念，如Executor、Edge和Workflow。学习者将学会创建和运行工作流，理解模块化设计、流程控制和状态管理的重要性，并掌握同步与流式执行的区别，以及如何利用Lambda表达式简化Executor的定义。

MAF工作流框架协调多个智能体的执行流程，核心概念包括执行器、边和工作流。执行器为处理单元，边连接执行器，工作流定义整体流程。通过超步、上下文和事件管理状态，支持多步骤处理和智能体协作，提高效率和灵活性。

传统工作流编排稳定且可预测，但AI Agent + Skills架构更灵活且可进化。用户通过自然语言描述工作流，可以更高效地组合技能以适应变化。尽管存在稳定性和成本的质疑，AI的自我迭代能力使技能不断优化，适合复杂多变的任务。

Microsoft Agent Framework 的工作流支持并行执行，能够同时向多个专家咨询，提高处理效率。通过 AddFanOutEdge 和 AddFanInEdge 方法，实现任务分发和结果聚合，适用于多语言翻译和复杂数据处理。

在构建复杂的人工智能应用时，可以利用 Microsoft Agent Framework 的顺序工作流来协调多个 AI Agent 的协作。通过创建英语和日语翻译官，依次处理中文翻译，展示了如何使用 AgentWorkflowBuilder 构建顺序执行的工作流，适合多步骤复杂任务的处理。

C++ 的构建复杂性源于工具链和构建系统的多样性，缺乏最佳实践。clice 项目分享了其优雅的构建流程，探讨了依赖管理和预编译二进制的挑战，最终通过使用 pixi 解决了工具链版本问题，实现了跨平台一致性。

Microsoft Agent Framework 提供了一个强大的工作流系统，通过 AI 代理和业务流程实现智能自动化。工作流由执行器和边组成，执行器处理消息，边定义消息流动。通过组合使用，可以构建灵活的自动化工作流，适用于复杂的业务流程。

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