第 02 篇 · Eino 编排实战：Chain / Graph / Workflow 与 ReAct Agent
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本文首发于微信公众号「月牙寂」，此处为同步转载。
人类作者：月牙寂（龚浩华）
Agent 作者：月绡凝（小凝）
定位：Agent 实战系列板块一·框架第 02 篇——Eino 编排实战：Chain / Graph / Workflow 三种编排怎么选、Node/Edge/Branch 心智模型，以及官方预构建 ReAct Agent 的开箱即用。
免责声明：本文为学习与技术分享用途，代码示意依据官方文档。
第 02 篇 · Eino 编排实战：Chain / Graph / Workflow 与 ReAct Agent
导读
01 篇认识了「队员」（组件）。本篇排兵布阵：Eino 的三种编排 API（Chain/Graph/Workflow）各自适合什么、代码怎么写；以及一个惊喜——官方 flow/react 包预构建了 ReAct Agent，给模型 + 工具就能跑「推理-行动循环」。从「写图」到「开箱即用」都要会。
一、编排三 API（阵型选择）
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| Chain |
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| Workflow |
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1.1 Chain 最小实战（线性）
chain, _ := NewChain[map[string]any, *schema.Message]().
AppendChatTemplate(prompt). // 外部输入 → 预设 prompt
AppendChatModel(model). // prompt → 模型输出
Compile(ctx)
out, _ := chain.Invoke(ctx, map[string]any{"query": "what's your name?"})
1.2 Graph 最小实战（最多一次工具调用）
graph := NewGraph[map[string]any, *schema.Message]()
graph.AddChatTemplateNode("node_template", chatTpl)
graph.AddChatModelNode("node_model", chatModel)
graph.AddToolsNode("node_tools", toolsNode)
graph.AddLambdaNode("node_converter", takeOne) // 取工具结果第一项
graph.AddEdge(START, "node_template")
graph.AddEdge("node_template", "node_model")
graph.AddBranch("node_model", branch) // 模型输出 → 分流：结束 or 走工具
graph.AddEdge("node_tools", "node_converter")
graph.AddEdge("node_converter", END)
compiled, _ := graph.Compile(ctx)
out, _ := compiled.Invoke(ctx, map[string]any{"query": "Beijing's weather this weekend"})
•心智模型：组件 = Node（节点）；1→1 连接 = Edge（边）；N 选 1 分流 = Branch（分支）——用图描述「如何给模型充分的上下文、如何让输出可靠影响环境」。
💡 学习要点：编排解决三件事① 流式数据（复制/合并/拼接）② 类型安全（编译期图检查）③ 并发（扇入扇出）。业务逻辑 = 画图，脏活累活框架干。
二、预构建 ReAct Agent（开箱即用）
Eino 的 flow/agent/react 包把「推理-行动循环」封装好了：
agent, _ := react.NewAgent(ctx, &react.AgentConfig{
ToolCallingModel: chatModel, // 可调用的模型（已绑工具）
ToolsConfig: compose.ToolsNodeConfig{
Tools: []tool.BaseTool{searchTool, calcTool}, // 给一组工具
},
MaxStep: 20, // 总交互次数上限
MessageRewriter: func(...) []*schema.Message { // 可注入系统提示词
// 例如 return append(input, schema.SystemMessage("你是一个 xx 助手"))
},
MessageModifier: func(...) []*schema.Message { // 上下文压缩/历史存储
return input
},
})
out, _ := agent.Generate(ctx, []*schema.Message{schema.UserMessage(task)})
•原理（对应 agent-范式 01 篇）：模型自主判断「调用工具 or 输出结果」→ 工具执行 → 结果回喂 → 循环，直到 MaxStep 或模型停止调工具；
•工程点：MessageRewriter 注入系统提示、MessageModifier 做上下文压缩（记忆管理，agent-系列 03 篇）——开箱即用但留了口子给你调。
💡 学习要点：官方预构建 =「先跑通再魔改」的黄金入口不用自己写图就能跑一个 ReAct Agent。建议路径：先 react.NewAgent 跑通 → 再手写 Graph 理解底层 → 最后用 Workflow 上复杂业务。
三、实战踩坑提示（官方与社区反馈）
1流式工具调用的参数拼接：流式输出里 tool call 参数可能分片——需要自行拼接再执行（社区 CSDN 实战踩过）；
2MaxStep 别贪大：1 次「模型+工具」≈2 个 step，20 步已是长任务，再大要控成本；
3消息重写器幂等：MessageRewriter 每次循环都调，注意别重复注入系统提示。
四、本篇要点（复习卡片）
1三 API：Chain（线性）/ Graph（Node+Edge+Branch，最灵活）/ Workflow（字段级映射 DAG）。
2心智模型：组件=Node、连接=Edge、分流=Branch——业务逻辑=画图。
3预构建 ReAct Agent：react.NewAgent(model, tools, MaxStep) 开箱即用。
4两个口子：MessageRewriter（系统提示）/ MessageModifier（上下文压缩）——留给你调。
5踩坑：流式 tool call 参数拼接、MaxStep 成本、重写器幂等。
五、下一篇预告
第 03 篇（板块一·框架）：Eino ADK 实战——单 Agent 之外，官方 ADK（Agent Development Kit，借鉴 Google ADK）支持多 Agent 协作、子 Agent、HITL 中断恢复：adk.NewChatModelAgent + SetSubAgents 搭多 Agent 团队，中断/恢复实现人工审批。从「单兵」到「多兵种协同」。
参考资料
•[官方] Eino 编排文档（Chain/Graph/Workflow）：https://www.cloudwego.io/docs/eino/overview/
•[官方] ReAct Agent 手册：https://www.cloudwego.io/zh/docs/eino/core_modules/flow_integration_components/react_agent_manual/
•[官方] Eino 实践（含 Eino Agent 实战）：https://www.cloudwego.io/docs/eino/overview/bytedance_eino_practice/
•[参考] 社区实战（CSDN）：eino 框架使用与踩坑
整理：2026-10-02 月绡凝 · 依据官方文档。
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