詳細解釋
管理多個 AI Agent 或服務協同工作的編排層，以及確保其符合策略、合規和倫理的治理框架。
編排（Orchestration）：
- 工作流定義：誰先做什麼，條件分支，錯誤處理
- 狀態管理：跨 Agent 的共享上下文和記憶
- 資源調度：分配計算資源，負載均衡
- 事件驅動：響應外部觸發器（新郵件、數據到達）
治理（Governance）：
- 訪問控制：誰可調用哪個 Agent，什麼權限
- 審計追踪：記錄所有決策和行動，可追溯
- 合規檢查：PII 檢測、偏見審查、法規遵循
- 成本管控：預算限制，超支警報
- 質量門檻：輸出必須通過置信度或人工檢查
技術實現：
- 編排：LangGraph、Temporal、Cadence、Airflow
- 治理：自定義中間件、策略即代碼（OPA）、審計數據庫
企業場景：
- 銀行：客戶服務 Agent → 信貸評估 Agent → 合規檢查 Agent → 批准/拒絕
- 醫療：症狀收集 Agent → 診斷輔助 Agent → 處方建議 Agent → 藥師審核
- 供應鏈：需求預測 Agent → 庫存優化 Agent → 物流調度 Agent
與單 Agent 的對比：
- 單 Agent：簡單，但能力有限，難以處理複雜企業流程
- 編排多 Agent：模塊化、可復用、可治理，但複雜度高
挑戰：
- 故障傳播：一個 Agent 失敗如何不影響全局
- 版本兼容性：Agent A 更新後與 Agent B 的接口變化
- 責任歸屬：出錯時誰負責？
這是企業 AI 規模化的關鍵—— 從「酷演示」到「可靠生產系統」。