下面是一个融合了持久化存储和上下文摘要的完整示例。 1. 实现业务层的 Session 和 Store Eino 将存储实现交给开发者，你可以将对话存到文件、数据库或 Redis。 // 定义 Session，代表一次完整对话 (业务层概念) type Session struct { ID
模式一：AgentAsTool（推荐） 这是最灵活、最推荐的协作方式。其核心思想是将一个完整的子 Agent 包装成一个工具 (Tool)，父 Agent 可以像调用普通工具一样，通过 ToolCall 自主决定何时调用它。 工作机制：父 Agent 保持控制权，并将特定任务委派给子 Agent。子
方案一：使用 Plan-Execute Agent（标准方案） 规划器 (Planner)：根据用户目标生成初始任务计划。 执行器 (Executor)：执行计划中的步骤，必要时调用外部工具。 重规划器 (Replanner)：评估执行进度，决定是继续、调整计划还是完成任务。 import (
方式一：使用 compose.Graph 自定义反思循环 这是最底层、最灵活的方式。你需要用 compose.Graph 将生成者、批判者和修正者建模为独立的节点，并通过条件分支（GraphBranch）将它们连接成一个循环。 package main import ( "context"
package main import ( "context" "github.com/cloudwego/eino/adk" // ... 其他导入 ) func main() { ctx := context.Background() // 1. 创
方式一：使用 compose.Chain（推荐用于线性流程） 如果你的 Prompt Chaining 流程是严格线性的，即步骤A完成后固定执行步骤B，那么 compose.Chain 是最简洁的选择 package main import ( "context" "github.
方式一：使用 GraphBranch 实现条件路由 这是最基础、最灵活的路由方式，适用于在工作流内部根据上一个节点的输出，动态选择下一个执行节点。 其核心是向图中添加一个 GraphBranch，它包含一个条件判断函数，该函数接收上一个节点的输出，并返回下一个要执行节点的 key。
提示链（prompt Chaining） 适用场景：Document Processing、Data ETL、Customer Service、Code Generation、Content Creation 什么时候使用？ Complex multi-step processes 复杂的多步过程
