多智能体系统发展现状 - 大语言模型技术突破推动AI智能体从单点能力向复杂系统协作演进，多智能体系统(MAS)成为学术和产业界新前沿 [1] - Agentic Workflow作为智能体自主决策与协作流程自动生成的技术理念，正成为多智能体系统研究和应用的热点方向 [1] - 谷歌、上海AI Lab等团队已推出Meta-GPT、ADAS、AFlow等创新性Agentic Workflow工作，推动任务规划与流程优化自动化 [2] 传统工作流系统的核心瓶颈 - 现有系统采用Python脚本或JSON树等命令式代码输出工作流，导致流程规划与实现深度耦合 [7] - 三大核心瓶颈：结构不透明（流程关系难以把控）、合理性难验证（缺乏静态检查机制）、调试与优化困难（错误需运行时暴露） [10] - 主流系统如ADAS、AFlow的低层次生成方式使结构信息隐含在复杂代码中 [7] MermaidFlow的创新解决方案 - 基于结构化图语言Mermaid，将智能体行为规划显式建模为可视化流程图谱，引入形式化语义确保可验证性 [7][11] - 核心特点：图式结构清晰可见（节点与连边可视化）、流程验证内嵌（依赖闭环/角色一致性等约束）、天然支持演化与调试 [11] - 形成从结构化图到可验证执行的一站式闭环，实现白盒流程管理 [12] 技术优势与实验性能 - 大语言模型对Mermaid语言具备天然生成优势，结合更丝滑高效 [13] - 在GSM8K、MATH等数据集上表现优异，生成可执行且结构合理工作流的成功率超90% [18] - 安全演化策略通过静态验证机制（节点类型匹配/输入输出闭环）过滤劣质图，提升搜索空间质量 [14][16] 行业应用前景 - 结构化可验证工作流为智能体系统提供"看得见、查得清、能进化"的流程底座 [22] - 模块化特性支持节点级操作，显著降低修改不确定性与调试复杂度 [14] - 框架有望推动智能体生态在高效可控协作流程方向的持续进步 [22]