首先我们会同时并发使用LLM 并就每个LLM 返回的结果使用代码的方式进行接收处理。但发现有个问题
在并行LLM 之前没啥毛病，但一旦LLM 并行后，我把所有LLM执行后的结果链接到一个代码执行，即将每个LLM产生的结果使用python代码变量方式进行合并。但发现LLM执行每一个所使用的时间不一样，造成并行后，有的LLM并没有执行完毕，进而导致逻辑错误。 下面是我利用chatGPT 检索的 如下图所示：
我们就属于第2种情况。 怎么解决呢？
✅方案 1（最推荐）：【变量聚合 / 逻辑节点】作为“关卡”
┌─ LLM 1 ─┐
输入 ──┤ ├─▶【逻辑 / 变量聚合】─▶ 下游
└─ LLM 2 ─┘
关键点：
下游不要直接连 LLM
中间加一个：
Logic（逻辑节点）
或 Variable Assign（变量赋值）
在这个节点里：
同时引用
LLM1.output+LLM2.output只要有一个为空，这个节点就不会完整执行
👉 这个节点天然起到Barrier（屏障）的作用。
✅
方案 2：逻辑判断（显式判断是否都返回）
在 Logic 节点里写判断：
IF llm1_output != "" AND llm2_output != "" THEN 继续 ELSE 不执行
适合你这种「并行模型对比 / 投票 / 代码合并」的场景。
✅ 方案 3（不推荐）：让下游自己处理空值
比如在下游 Prompt 里写：
如果 llm2 为空，请忽略
❌ 问题：
不是真正的“等待”
顺序不稳定
容易出现脏数据
目前我这里强烈推荐方案1 处理起来很nice 很丝滑！
