# 我是如何用 Orca 做 Graph Engineering
**作者**: Aiden
**日期**: 2026-07-27T07:39:16.000Z
**来源**: [https://x.com/wohsj110/status/2081645581379031509](https://x.com/wohsj110/status/2081645581379031509)
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我做移动端开发。这一个月手上有几个大需求，拆成一百多个任务交给一批 agent 去跑，我用 Orca 的编排调度它们。
先讲这个月最典型的一次。
一个新功能，开工前我把需求交给它，让它先拆。出来 12 个任务，依赖也标好了：先加类型枚举，再做功能本体和它的面板，然后注册进入口列表，最后接上层入口、跑终验。我看了一遍，觉得挺完整。
跑到第五个任务，agent-device 的验收没过。
agent-device 是个开源库，让 agent 直接操作真机跑用例：按步骤点进去，看该出现的东西有没有出现。我拿它当端上行为的验收手段。
诊断结果指向的不是实现，是计划里的一个前提：「后端和 Runner 已就绪」。在真机上跑一遍就发现，runner 和 scheduler 压根不认这个新类型，直接当成不支持。
这不是漏了一个检查，是整张图有一段建立在一个假前提上。后面 010、011 都挂在它下面。
只画受影响的那一段。左边是开工时的计划，右边是改完的样子。
然后 orchestrator 自己补了一个任务：013，后端服务实现，P0，并且把 010 和 011 的依赖都改成要等它。它给这个任务写的备注是「task-005 真机暴露：后端/Runner『已就绪』是假前提」。
编号排到 013，是因为它最后才被创建。但在依赖图上，它的位置在 010 前面。
这一轮我没有插手。agent-device 给出的是不可争辩的证据，orchestrator 拿着这份证据判断出前提不成立，然后补节点、重连依赖，接着往下派。但它能做这个判断，是因为那道验收是我提前设计好、并且允许它拦下游的。
这种「以为就绪、其实不是」的东西，七月七号 Anthropic 的 @trq212 有个说法：地图不是疆域。
你给 agent 的 prompt、skill、spec、case 代码，都是地图。真实的代码库、线上约束、没人写下来的规矩，是疆域。两者的差他叫 unknowns。最麻烦的是 unknown unknowns：你连自己漏了什么都不知道。
十一天后，另一个词火了。@steipete 发了一句调侃：are we still talking loops or did we shift to graphs yet。八天之内，时间线上多了一个工种名。
先把这篇要论证的说在前面
graph 先解决一件事：长活怎么拆开、怎么往下接。但它只解决这一件。跑得对不对要靠 eval，跑偏了能不能拐回来要靠改图权。
三样同时成立，长任务才立得住。
开头那件事就是三者结合在一起的样子：图把活拆开跑起来，agent-device 把假前提拦下来，orchestrator 拿着这份证据补节点、重连依赖。
要是少了第二件，005 会报完成，后面挂在假前提上的节点继续跑。那时候你拿到的才是假成功：每步都绿，整张图却建在空气上。少了第三件，就算发现了也只能整单推倒重来。
下面按这三样各讲一节，最后讲它们怎么结合成一个整体。
共识部分，快速过
怎么拆 graph，已经有人讲得很清楚了，我不重复。四条我天天在用的都在图里，出处也标了：先判断这活要不要 graph（@ericosiu 的 rails / motor 最好用），砍掉不传数据的边，把执行和复核分开，按节点难度选模型。
四条做法与出处都在图里。第三条的三角色拆分和三轮复核是我自己的实现，@rohit4verse 的原话只支持「执行与复核要分开」。
@humzaakhalid 讲成本那句我印象最深，因为我就是这么发现的：people discover this on the invoice。你不会在设计的时候意识到一次宽的并行按顶配计费，你会在账单上意识到。
这四条做好，你会得到一张跑得挺远的图。我遇到的问题都在这之后。
## 一 · 跑得远：图是长出来的，不是画出来的
真实跑起来的样子（任务标题已模糊）。绿色是已完成，橙色是正在跑，蓝色是就绪待派，灰色是写好了还没轮到——四种状态同时存在，这是常态。这张图是用 npx orca-viz@latest 实现
这波讨论里最简的一条路径来自 @alex_frantic：先画 graph，再让 Codex 生成并运行脚本；按他的说法，没有第三步。
疆域已知的时候，这完全正确。标准化的 SOP，比如定时扫描、按模板出的报告、批量迁移、发版流程，形状跑过一百遍没变过，编译成脚本就是最优解，我自己也这么干。
但写一个新需求、加一个没做过的功能，就不是这么回事了。工程越复杂，你越没法保证开工前想出来的那张图是对的。该考虑的点有没有漏？这个改动会不会牵动一个你压根没想到的模块？上游那个接口是不是还有条没写进文档的约束？这些问题在开工那一刻，你答不上来。
这跟想得周不周全关系不大。有些事情就是要做到那一步才会露出来。方案评审的时候我一般都觉得考虑得挺全，然后动手到第三天，发现有个前提根本不成立。
先把家底摊开
这一个月的运行记录里一共 570 个任务，跨度 31 天，实际动手 15 天。这个数不能直接当工作量看：里面很大一部分是我试错试出来的，一个做法不成换个思路重来，同一件事就留下好几个任务。任务多有时候只说明我走了弯路。
带依赖关系、成规模的编排只有 4 组，共 76 个任务：41、15、13、7。下面讲的机制主要从这 4 组里长出来，最大那组是主要案例。数据取自 2026 年 6 月 26 日到 7 月 26 日的本机快照，只用来说明发生过什么，不拿来比效率和成本。
task graph 持续增长了 5 小时 10 分。如果「开工前把 graph 画完」是对的，这该是一条从 41 开始的水平线。
开工的时候，graph 上只有 2 个任务。首个任务 05:24:46 创建，11 秒后就派出去了；第二个 05:25:36 才建。把相同创建时间视作一批，41 个任务一共 33 个创建时间点：头一分钟建了 2 个，剩下 39 个分布在另外 31 个时间点上。
我不想把这 39 个直接说成「39 个 unknown unknowns」。晚创建也可能只是我懒得提前写，或者本来就是例行的复验。但有一批能认出来：任务名里带 recovery、reverify、correction 的那些，都是前面的任务真跑过一遍、暴露出问题之后才出现的。
## 我实际是怎么使用 Orca 的编排的
开工只写两个任务。
第一个是探路，我用一个叫 wayfinder 的 skill 来做：它不写代码，只去把这活的边界摸出来：相关代码在哪、有哪些没写进文档的约束、哪几处一碰就会牵动别的地方。它交回来的是一份「我原来不知道的东西」清单。地图和疆域的差，能提前摸到多少算多少。
第二个才是把第一块实现出来。两个都 dispatch 出去，各派一个 worker。然后等回执。worker 干完把 worker_done 和结果交回 orchestrator，它据此补任务、改依赖，或者回答 worker 的 ask；多数时候是 task-create 加两三个新任务，deps 指向刚做完的那个。只有它也裁不了的，才升到我这儿。
一轮一轮加，直到没有新任务可加。前面那条曲线上的 33 个创建时间点就是这么来的——它能证明 task graph 在持续增长，但光凭时间戳我没法证明每一次增长都对应一次人工判断。
这些都是orca 编排，不是我手动去编辑一张图，编排后会存都到本地的
所谓「graph 能改」，落到操作上就是这几组接口。也因为都走接口，每次改动都留在库里，后面那些数字才查得出来
## 二 · 跑得对：怎么防假成功
第三个工位交出一个歪的，后面的人照样认真抛光、包装、系蝴蝶结，末端账单越吐越长。
回到开头那个假前提。
「后端和 Runner 已就绪」这句话，在计划里读起来跟别的条件没什么两样。它不会自己报错，也没有哪个节点专门负责验它，只是被默认为真，然后底下挂了一串任务。
这就是假成功的来源：每一步都执行了，报告也是真的，但结论建立在一个没人验过的前提上。开头那次没有真的变成假成功，只是因为那道验收拦住了它。
graph 救不了这个。它只规定谁先谁后，不管前提是真是假。加 verifier 也未必够。@humzaakhalid 列的三种模式，adversarial、多视角、judge panel，判的都还是模型的输出。
他自己也说 graph 需要 anchor，举的例子是「真的到账的营收」「真的执行过的测试」。@IntuitMachine 说得更狠：a loop that runs on schedule while its measurements have detached from the world is theater with good attendance。
两边都点到了模型互评不等于接触现实，但都没给切换判据：哪些节点可以让模型复核，哪些必须由真实执行、真实到账、设备状态这类 anchor 放行。
先把前提验成事实，再看三类证据；没过就挡住下游。
我这边是怎么接的
顺序是吃过亏才排对的。
第一道先把前提验成事实：这个功能依赖的后端、Runner、配置，得有一条真跑过的证据说它在，而不是「计划里写了它在」。对不上就直接停，后面一项都不用跑。开头那个 013 就是这么补进来的。
过了这道再看三类证据：单元测试管数据和方法层，agent-device 管端上的真实行为，系统日志补时序和权限。日志这条别把话说满。没有那一行可能是真没发生，也可能是埋点挂了，所以它只有在日志链路本身没问题的前提下才算证据。
接起来只有一句话：这一步没过，依赖它的任务就不派发。
重点在「不派发」这三个字。我一开始只是让它把没过的项写进报告里，人看到再决定要不要管。结果是头几次我会去看，后来警告越积越多，看到红字的第一反应变成「先让它跑着，回头再说」。那条警告就等于没有了。
挡住下游不给你这个余地。要么把它修到过，要么明确改判据，没有第三条路。
看一个完整的例子，agent-device 的验收连挂三次：
03:32 那两次失败之间没有新任务；03:39 和 03:43 各插入一个开工时不存在的修正任务。
这条链路在 03:32 和 03:39 一共失败三次。前两次失败之间没有新增任务；后面的诊断先后触发了 P0 恢复实现和一个交互确认修正，都是开工时不存在的。中间 03:59 到 04:20 还有另一个模块的重实现和复验，04:41 才最终放行。
它能说明的是：失败催生了原计划外的修正任务。卡住下游的不是哪个 reviewer 说「看起来不太行」，是设备上真的没过。
还有一种失败：它漏做了，自己却不知道
大多数失败会自己撞出来：报错、超时、断言不过。但漏做一项而自己不知道，不会主动报错。
一个节点列了八项检查，它做了六项，漏了两项，然后交回一份「完成」。
最难发现的漏项，是执行者和验收者都没检查到的那一项。
它不是在骗你。在它那份「完成」里，那两件事根本没进过视野；而门禁也没有逐项核验，所以漏掉这个动作不留任何痕迹。
开头那个假前提就是这么漏掉的：「后端已就绪」躺在计划里，没有哪一项检查专门负责验它。
所以后来我把能单独验收的步骤拆成独立节点，漏一项就有一项亮红。任务切到十几分钟这个尺度，是我目前的经验值，不是从这一个案例推出来的阈值。
## 三 · 拐得回来：权在谁手里
有了 eval，你知道哪儿不对了。但光知道不够。下游要不要停、要不要加节点、谁拍板，才是第三件事。这一节先说权在谁手里，下一节说失败之后怎么用这个权。
这波讨论里讲得最细的几篇我都读了：Hamza Khalid 的 Graph Engineering、Carlos Perez 的 From Loop Engineering to Graph Engineering、Mike Piccolo 的 Loops, graphs, and the layer that matters、LangChain 的 3 Years of Graph Engineering with LangGraph——没有一篇说清楚运行中谁能改这张图。
有人谈 autonomy boundaries 和 approvals，但那说的是图里预先画好的审批节点，不是运行中谁有权增删任务、改依赖。
@IntuitMachine 那篇讲到了道理。他谈的是控制回路，不是 task graph，但判断可以直接搬：
> A loop drives its variable toward a reference — but nothing inside the loop can ask whether the reference is right. … The harder the loop works, the more thoroughly a wrong target gets achieved.
闭环没法质疑自己的目标，得有人从外面问一句「这个目标还对吗」。
这三道的共同点：放行权都不在干活的那个 agent 手里，判据也不是「它自己觉得可以」。
gate 是闸门的意思：条件不满足就卡在这，依赖它的任务一个都别想开始。图里那三道我这一个月都在跑，共同点是放行权都不在干活的那个 agent 手里。
第二道那次多说一句。提案方要在项目仓库里新建一份验收流程，orchestrator 没同意，让它去改公共的流程库。推荐的是 A，裁决下来是 A′，前后 6 分钟。提案方当时只提交了局部方案，裁决端拿到的是跨仓库的约束。这次改对了，不代表次次都会改对。
第三道那边也有东西可看。worker 干完活想提交，得先把三轮独立复核的结果摆出来，逐条列清楚才申请放行。大意是「规范轴通过、架构对抗通过、上一轮两个 P1 已修并被 follow-up 复审确认」，然后才是那句「请放行提交」。
我实际盯的只有一栏
这套东西有三层。worker 拿不准，问 orchestrator；orchestrator 也裁不了的，才会浮到我这儿来。
我平时只盯左边这一栏。它是空的，说明下面自己转得动；它亮了，才轮到我做决定。（卡片正文已模糊）
## 四 · 三者结合起来，才是一个反脆弱的系统
失败之后第一件事是让它先搞清楚为什么失败，而不是原地重跑。
一次失败里的信息量比一次成功大得多，它告诉你地图和疆域在哪一处对不上。这是你花钱买来的东西，重跑一遍就等于把它扔了。
见功夫的地方在后面：拿到这份反馈之后怎么改。
这是我设定的失败处理策略。本月没有真的触发到三轮上限。
诊断、修、再 verify 一次，用的是同一套机器证据。过了就走，没过再来一轮，三轮还不过就停下来上报。
这是我给验收链路设的熔断机制：诊断、修、再验，最多三轮。跟 Orca 自带的 dispatch 熔断不是一回事，那个数的是同一个任务连续派发失败三次。这个月我设的这道没真的触发过，所以下面讲的是流程设定，不是已经发生过的结果。
达到我设的三轮上限之后，不再自动重试，三轮的诊断结果一起交给 orchestrator，由它裁定下一步。多数时候是局部调整，实现有问题就回去改实现，判据定错了就改判据。
但有一种情况得整段推翻：前置任务本身就是错的。
它错了，后面挂在它下面的十几个任务全都建立在一个不成立的前提上。这时候改依赖没有意义，因为那些任务本身就不该存在。得把这一段整个作废，按新的理解重新起一张图。
这也是 superseded 要留记录的另一个原因：一次推翻可能带走一串任务，事后你得能看出来它们是为什么一起没的，否则过两周回来看，只会觉得这里莫名其妙断了一截。
前面 agent-device 连挂那三次就是例子。要是当时只做「再跑一遍」，它会挂第四次，因为问题不在那次执行，在它前面缺了一个恢复步骤。那三次挂掉换回来的，是「缺了什么」这个答案。
什么时候该改 graph，是被判断出来的
前面一直在说「graph 要能改」。但难的一直不是能不能改，是怎么知道该改了。
我是靠这几样东西凑出这个判断的：
- 某个前提没人验过，agent-device 一撞才发现 → 说明验收链路有洞，该在 graph 里补一道前置 gate
- 同一个 gate 连着失败 → 先别盲目重跑。诊断可能指向实现、环境、判据或前置步骤，只有证据指向上游才动 graph
- 诊断指向上游 → 说明依赖连错了，该重新接线
- spec 里的禁止项被触发 → 说明这条路以前摔过，不该再走
agent-device 的结果、gate 判据、禁止项命中，这些是机器证据。但要不要改 graph、改哪条边，仍然是 orchestrator 拿着这些证据做的裁定。
所以三者是这么结合的：graph 让活能一直跑下去，eval 告诉你哪儿不对，权限决定谁来改。eval 在这里的位置比看上去靠前，那个判断是它产生的。少了它，能改图只会让错改得更快。
这个环闭上之后，反脆弱才谈得上。013 那次换来的不止是一个补上的任务。从那以后，「依赖的东西得先验成事实，不能靠计划里写了它在」变成了我所有编排的第一道 gate，一条以后每单都生效的规则。
能证明的到此为止。这条规则确实沉淀下来了，但同类问题以后是不是真的变少了，我没有跨月的数据可以拿出来。
## 最后
身后那串是走过的路，手里这块是刚确认的，前面还是雾。
一个月下来，我拿得出手的结论就一条：graph 让 agent 跑得远，并行的时候还能快一些，但跑得远不等于跑得对。
要让一个长任务立得住，还得有 eval 告诉你哪儿不对，有明确的权限决定谁能改。三样凑齐，失败才有机会变成下一版图的输入。
这里最容易被看轻的是第二样。图会自己长、任务会自己补，看起来很像系统在自我修复。
但 agent-device 本身不是 eval。它跟 computer-use 是一类东西，让 agent 能碰到真实环境而已，它不知道什么算过、什么该拦。真正构成 eval 的是另外三样：代码架构本身得可验证（有稳定的锚点能断言，而不是靠截图猜）、任务约束（这一步允许做什么、禁止什么、拿什么当证据）、判据与阻塞范围（什么算过，没过拦哪些下游）。agent-device 只是把这些约束跑在真机上的手段。
这三样全是人一条条写出来的。这个月我花在这上面的工夫，比花在编排上的多。
边界也说一下。@PawelHuryn 主张这类流程最好做成带 evals 和 guardrails 的状态机。我不反对：验收、装包、取证这类稳定步骤，我这边也是写死的，一步不改。分歧只在本单还没定下来的任务和依赖，要不要留活口。
我推荐 Orca，一是编排本身够灵活，运行中能增删任务、改依赖、阻塞提问，裁决还会写回记录；二是 worktree 隔离，多个 worker 各自一份工作区，并行改代码。
引用：@trq212《A Field Guide to Fable: Finding Your Unknowns》7-07；@steipete 7-18；@IntuitMachine 7-18；@PawelHuryn 7-19；@humzaakhalid 7-21；@mfpiccolo 7-21；@ericosiu、@rohit4verse 7-22；@alex_frantic 7-24。
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- [Mike Piccolo 的 Loops, graphs, and the layer that matters](https://x.com/mfpiccolo/article/2079609609275220165)
- [LangChain 的 3 Years of Graph Engineering with LangGraph](https://www.langchain.com/blog/3-years-of-graph-engineering-with-langgraph)
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