Dynamic Workflows
动态工作流（Dynamic Workflows）是一种计算与任务编排范式，指在运行时根据实际需求动态生成、调整和调度任务执行路径，而非依赖预先固定的流程结构。其核心特征包括：支持多个子任务或子代理的并行协调、能够根据中间结果自适应地改变执行逻辑，以及灵活应对不确定性或复杂依赖关系。广泛应用于AI代理系统、自动化流程和分布式计算场景中。
时间轴 (近 90 天)
可恢复性背后的记录—重放机制与工作流引擎（如 Temporal、Airflow）中的幂等重放设计思路一致：把已完成步骤的输出写入状态存储，重放时命中记录则复用缓存结果并跳过执行。
官方给出了判断标准：适合工作流的任务包括宽扇出加合并步骤的任务、分阶段工作、机械化批量修改；适合普通会话的是只需几个会话且任务紧密耦合的情况。
Pipeline 模式借鉴软件工程中的流水线思想，阶段之间不设全局屏障，更适合各项目内部有明确先后依赖但项目之间彼此独立的批量作业，能提高资源利用率和整体吞吐。
Parallel 模式是一种屏障式同步：所有并行分支必须全部完成，合并步骤才能启动，任何一条分支拖慢都会拖住整体，适合需要横向对齐、去重、统一排序的场景。
Devin 推出了名为 Dynamic Workflows 的功能，通过 Python 脚本编排多个 Devin 会话并行协作处理复杂任务。
Dynamic Workflows 提供两种核心编排模式：Parallel 模式（等待所有并行结果返回后进入合并步骤）和 Pipeline 模式（每个项目独立流经自己的各个阶段）。
Dynamic Workflows 的每次代理调用都会被记录，中断后的运行会重放已完成的代理，只重新执行未完成的工作，从而支持可恢复性。
官方演示中，Devin 针对一个 12 个组件的可访问性审计任务，规划出 12 个审查代理外加一个整合步骤，采用 Parallel 模式，最终合并为一份包含 10 条去重后发现的报告并按严重程度排序。
动态工作流由主导智能体先写出一份计划，再由服务器分阶段调度多个智能体执行，并通过预算上限控制整次运行的成本
动态工作流是为大规模批处理任务设计的，对于单一任务、单个智能体即可完成的场景，传统方式更简单直接
还有 1 条时间轴事件
全部知识事实 (10)
可恢复性背后的记录—重放机制与工作流引擎（如 Temporal、Airflow）中的幂等重放设计思路一致：把已完成步骤的输出写入状态存储，重放时命中记录则复用缓存结果并跳过执行。
50%待验证Dynamic Workflows 的每次代理调用都会被记录，中断后的运行会重放已完成的代理，只重新执行未完成的工作，从而支持可恢复性。
50%待验证官方给出了判断标准：适合工作流的任务包括宽扇出加合并步骤的任务、分阶段工作、机械化批量修改；适合普通会话的是只需几个会话且任务紧密耦合的情况。
50%待验证Pipeline 模式借鉴软件工程中的流水线思想，阶段之间不设全局屏障，更适合各项目内部有明确先后依赖但项目之间彼此独立的批量作业，能提高资源利用率和整体吞吐。
50%待验证Parallel 模式是一种屏障式同步：所有并行分支必须全部完成，合并步骤才能启动，任何一条分支拖慢都会拖住整体，适合需要横向对齐、去重、统一排序的场景。
50%待验证Dynamic Workflows 提供两种核心编排模式：Parallel 模式（等待所有并行结果返回后进入合并步骤）和 Pipeline 模式（每个项目独立流经自己的各个阶段）。
50%待验证动态工作流由主导智能体先写出一份计划，再由服务器分阶段调度多个智能体执行，并通过预算上限控制整次运行的成本
50%待验证动态工作流是为大规模批处理任务设计的，对于单一任务、单个智能体即可完成的场景，传统方式更简单直接
50%待验证Devin 推出了名为 Dynamic Workflows 的功能，通过 Python 脚本编排多个 Devin 会话并行协作处理复杂任务。
50%待验证Anthropic的托管智能体（Managed Agents）推出了动态工作流（Dynamic Workflows）公测版
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