Tutorial 4: Chain 与 Graph 编排

编排框架概览

Eino 的 Pillar 2 提供三种编排 API，在「简单」与「灵活」之间分层：

API	特点	适用场景
Chain	线性、顺序	简单管道：Template → Model → Parser
Graph	有环/无环 DAG，分支与状态	ReAct 循环、条件分支、复杂工作流
Workflow	无环 DAG + 字段级映射	精确数据变换、并行 fan-out/fan-in

参考：Eino Chain/Graph Orchestration、DeepWiki Orchestration。

Chain

顺序流：节点 A → B → C，数据依次传递。
典型用法：ChatTemplate → ChatModel → 解析/后处理（如 Lambda）。
编译后仍由统一运行时执行，支持流式与回调。

文档：Eino: Chain/Graph Orchestration Introduction。

Graph

有向图：支持环（如 Agent 的「思考 → 工具 → 再思考」）、分支和状态。
核心能力：
- 图构建：定义节点与边，可条件边（根据状态选下一节点）。
- 状态与通道：节点间通过 channel/state 传递数据。
- 编译与类型系统：编译期校验连接与类型。
- 执行引擎：runner、channelManager、taskManager、checkPointer。
- 分支与条件执行：根据当前状态选择下一跳。

文档：Orchestration Design Principles、Graph Construction。

Workflow

无环 DAG + 字段级映射：每个节点声明输入/输出字段，边描述字段如何从一节点映射到下一节点。
适合：
- 多输入、多输出的数据流；
- 并行 fan-out（一路输入多路处理）与 fan-in（多路汇总）；
- 需要明确「哪个字段到哪个字段」的 ETL 式流水线。

文档：Eino: Workflow Orchestration Framework、Workflow Dependencies。

统一执行运行时

三种 API 编译到同一套引擎（compose/graph_run.go）：

类型检查：编译时校验节点间数据类型与连接。
流式：自动处理流的拼接、装箱、复制、合并。
并发：taskManager 管理并发任务。
状态与检查点：channelManager 管理数据流；checkPointer 支持暂停/恢复。

因此，即使用 Chain 写的简单管道，也享有与复杂 Graph 相同的运行时能力（流式、回调、检查点等）。

小结

Chain：线性顺序，适合简单管道。
Graph：有环/无环 DAG，支持状态、分支与循环，适合 Agent 与复杂工作流。
Workflow：无环 DAG + 字段映射，适合结构化数据流与并行。
三者共享统一运行时，具备类型安全、流式、并发与检查点。

下一节将介绍 流式四种范式：Invoke、Stream、Collect、Transform。