在某些情况下，为了提高效率，你需要同时执行多个独立任务。并行任务工作流正是为此目的而设计的。它允许多个 AI Agent 同时处理相同的初始信息，最终将它们的独立结果收集并组合起来。
这种方法就像聘请一个专家团队来分析一份商业提案。一位专家可能专注于财务可行性，另一位专注于市场趋势，第三位则专注于法律风险。他们都从同一份提案开始同时工作，最终将他们的报告汇总起来，以提供一个全面的情况。这比他们必须等待彼此完成工作要快得多。
此工作流由一个配置为并行模式运行的 Agent Team 管理。对于任务一个接一个完成的不同方法，请参阅顺序任务工作流。
工作原理
并行工作流遵循一个清晰、高效的流程来处理互不依赖的任务。该流程旨在通过同时运行所有 Agent 来最大化速度。
单一输入
流程从单一信息开始，例如一份文档、一个用户查询或一组数据。
同步分发
Agent Team 接收此输入，并将完全相同的信息分发给团队中的每个 Agent。
独立处理
所有 Agent 同时开始工作。每个 Agent 根据其独特的指令执行其专门的任务，无需等待或与其他 Agent 交互。
结果聚合
当每个 Agent 完成其工作时，其输出会被收集。然后，Agent Team 将这些独立的输出聚合为单一的组合结果。如果多个 Agent 为同一字段生成了输出，系统通常会接受最先完成的 Agent 的结果。
这种结构确保了完成所有任务所需的总时间取决于运行时间最长的 Agent，而不是所有 Agent 时间的总和。
常见用例
并行工作流最适用于需要在同一信息上进行多个独立分析或任务，且速度是优先考虑因素的场景。
多角度内容分析
在分析文档时，一个 Agent 可以提取关键特征，另一个可以分析情感基调（情绪），第三个可以识别目标受众。所有这三个任务都可以同时进行。
并行数据查询
如果您需要跨不同来源（例如，客户数据库、产品目录和知识库）搜索信息，您可以为每个来源派遣一个 Agent 同时进行搜索。
竞争分析
为了分析竞争对手的产品，一个 Agent 可以收集近期的客户评论，另一个可以查找定价信息，第三个可以查找技术规格，所有这些都可以并行进行。
代码审查
对于一段代码，一个 Agent 可以检查安全漏洞，而另一个可以检查是否符合样式指南。然后将反馈结合起来提供给开发者。
总结
并行任务工作流是提高效率的强大模式。通过允许多个 Agent 独立且同时工作，它显著减少了完成涉及多个不相关子任务的复杂工作所需的时间。这使其成为构建响应迅速、功能强大的 AI 应用的基础工作流。
要了解 Agent 如何以不同方式协同工作，请接下来阅读顺序任务工作流。