拖拽式搭建分布式Agent工作流！Maze让非技术人员几分钟搞定复杂任务

Maze团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 在大模型智能体 （LLM Agent） 落地过程中，复杂工作流的 高效执行、资源冲突、跨框架兼容、分布式部署 等问题一直困扰着开发者。 而一款名为Maze的分布式智能体工作流框架，正以任务级精细化管理、智能资源调度、多场景部署支持等核心优势，为这些痛点提供一站 式解决方案。 以报告生成场景为例，「添加分析章节」与「数据预处理」等无依赖关系的任务可同时执行，相比串行执行效率提升显著。这种设计不仅让 工作流更灵活可组合，更能充分发挥硬件资源潜力，尤其适合复杂多步骤的Agent应用。 无论是开发者想要快速构建高并发Agent工作流，还是非技术人员需要零代码搭建场景化应用，Maze都给出了兼顾灵活性与易用性的答 案。 不止是工作流框架，更是分布式执行引擎 Maze的核心定位是任务级分布式智能体工作流框架，但它并非传统意义上的单纯工作流管理工具，而是集成了 「分布式执行引擎」 的全 能型平台。 其设计初衷是解决LLM Agent在大规模部署时的效率瓶颈——通过任务级拆分与并行执行，让智能体工作流的端到端处理速度实现质的飞 跃，同时保障系统在高并发场景下的稳定性。 简 ...