Wave Execution

概述

一种并行任务调度模式，将具有依赖关系的任务按照拓扑顺序分组成波次，同波次内的任务可并行执行，不同波次按序等待执行完成，以最大化并行度同时保证依赖约束。GSD系统利用此机制通过DAG依赖分析将可并行的任务分组到同一"波次"，实现高效的并行处理。

关键内容

1. 核心原理：
2. 将任务的依赖关系图进行拓扑排序
3. 将无相互依赖的任务归类到同一波次
4. 同波次内的任务可以并行执行

5. 等待整个波次完成后再开始下一波次

6. 算法实现：

7. 解析所有任务的依赖关系
8. 构建依赖关系图
9. 找出所有依赖已完成的可立即执行任务
10. 将这些任务组成一个波次

11. 重复直到所有任务都被调度

12. GSD中的应用示例： WAVE 1（并行） WAVE 2（并行） WAVE 3 ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────┐ ┌──────────┐ │ Plan 01 │ │ Plan 02 │→ │ Plan 03 │ │ P04 │→ │ Plan 05 │ │User Model│ │Prod Model│ │Orders API│ │CartAPI│ │ Checkout │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────┘ └──────────┘

13. 冲突检测与解决：

14. 检测同一波次内的任务是否会产生资源冲突（如修改同一文件）
15. 如检测到冲突，则将冲突任务推迟到下一波次

16. 或将冲突任务合并为同一计划

17. 关键原则：

    垂直切片比水平切片并行度高得多

18. 按功能端到端切分的计划，各模块之间相互独立，可以完全并行

19. 按技术层次切分的计划，必须严格顺序执行

20. 优势：

21. 最大化并行执行效率
22. 减少总体执行时间
23. 保持任务依赖关系清晰
24. 避免资源竞争和冲突
25. 提供清晰的执行进度感知

来源

• 01-overview-context-rot — Context Rot 与上下文工程
• raw/articles/ai-tools/claude-skills/04-multi-agent-orchestration.md — GSD多智能体编排架构详解

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