prescription
Sailhouse通过事件驱动架构和等待组功能解决了多智能体协作的复杂性。以下是具体实现步骤：
- 定义工作流主题：为每个智能体的任务创建独立主题（如data-collection/analysis/report-generation）
- 使用等待组编排：通过sailhouse.wait()方法声明任务依赖关系，例如当数据收集和分析完成后才触发报告生成
- 设置事件过滤器：在订阅时添加条件判断，确保智能体只处理符合要求的事件
- 错误重试机制：利用nack()方法实现失败任务自动重新入队
典型示例：财务分析工作流可分解为数据爬取（Agent A）→ 数据清洗（Agent B）→ 建模分析（Agent C）→ 报告生成（Agent D），通过wait groups确保每个步骤顺序执行，同时支持部分任务并行处理。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何实现多个AI智能体的高效协作与任务编排？
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