在微服务架构下，服务是某种粗粒度的可以被复用的单元。在跨业务领域的协同中，我们可以引入服务编排引擎，来对微服务调用进行灵活组合。 但是当我们聚焦到一个服务内部的逻辑结构的时候，我们需要更加高效、简洁的实现，一般的服务编排引擎就很难处理了。
- 服务编排很多内置了REST调用或者某种远程调用假定，调用本地函数时反而不够简单直接。
- 服务调用一般输入输出都是可序列化的值对象（例如JSON），无法通过引用直接共享复杂的领域模型对象。
- 服务编排引擎一般没有引入本地环境抽象，无法指定某几个步骤在同一个数据库事务中执行或者使用同一个OrmSession。
- 服务编排很多强制要求引入某些重型基础设施，比如消息队列、REDIS、持久化数据库等，无法以无第三方依赖、无持久化的轻量级形态运行。
NopTaskFlow采用了最小化信息表达的设计原则，将逻辑编排中最核心的纯逻辑部分抽象出来，可以同时支持重量级的分布式服务编排，也可以支持轻量级的服务内函数级别的细粒度逻辑编排。通过XLang语言内置的元编程机制，我们可以按需引入持久化、事务处理、分布式RPC调用等机制。
关于最小化信息表达，参见业务开发自由之路：如何打破框架束缚，实现真正的框架中立性
在Nop平台中，NopTaskFlow相当于是提供了一种通用的对函数进行结构化分解和组织的机制，在任何需要使用函数的地方，都可以被替换为调用NopTaskFlow来实现。
关于NopTaskFlow的介绍，参见从零开始编写的下一代逻辑编排引擎 NopTaskFlow
逻辑编排框架的一个典型应用场景是用于实现后台服务函数，即原先我们手工编写后台服务函数，现在改成调用NopTask服务编排模型。
在Nop平台中，我们可以在xbiz模型文件中定义服务函数。
<!-- /nop/demo/model/Demo/Demo.xbiz -->
<biz>
<actions>
<mutation name="callTask">
<arg name="a" type="java.lang.Integer" mandatory="false"/>
<arg name="b" type="java.lang.Integer" mandatory="false"/>
<arg name="_selection" type="io.nop.api.core.beans.FieldSelectionBean" kind="FieldSelection"/>
<arg name="svcCtx" type="io.nop.core.context.IServiceContext" kind="ServiceContext"/>
<return>
<schema>
<props>
<prop name="sum" type="java.lang.Integer"/>
</props>
</schema>
</return>
<source>
const taskFlowManager = inject('nopTaskFlowManager');
const task = taskFlowManager.getTask('test/DemoTask',1);
const taskRt = taskFlowManager.newTaskRuntime(task,false,svcCtx);
taskRt.setInput('a',a);
taskRt.setInput('b',b);
return task.executeAsync(taskRt,_selection?.sourceFields);
</source>
</mutation>
</actions>
</biz>
在
Demo.xbiz业务对象模型中增加callTask方法，对外会暴露为/r/Demo__callTask这个REST服务端点。
如果手工编写NopTaskFlow的集成代码，那么就会出现类似上面示例的大段模式化代码，它不可避免的会导致信息重复表达。例如，task中已经定了输入变量是a和b, 在xbiz模型中我们仍然需要重复声明参数的定义。
Nop平台强调最小化信息表达，这意味着一切能自动推导得到的信息都应该是推导得到，而不需要明确表达。设想一下，如果Web框架与逻辑编排引擎是一体化设计的，我们只需要表达如下信息即可：
<mutation name="callTask" task:name="test/DemoTask"/>
根据task:name定位到TaskFlowModel之后，我们可以根据逻辑编排模型中的信息自动推导得到REST服务函数的输出输出参数类型以及服务函数的具体实现代码。
Nop平台的Web框架和逻辑编排框架是独立设计的，它们互相并没有对方的知识，但是我们可以通过编译期元编程的机制将它们两者无缝粘结在一起。
<biz>
<x:post-extends>
<biz-gen:TaskFlowSupport xpl:lib="/nop/core/xlib/biz-gen.xlib"/>
</x:post-extends>
<actions>
<mutation name="callTask" task:name="test/DemoTask"/>
</actions>
</biz>
x:post-extends是Nop平台中所有DSL都具有的一个编译期后处理机制，在其中我们可以执行代码来对当前模型进行修正。<biz-gen:TaskFlowSupport>标签会识别task:name属性，并自动推导得到action的完整定义。
<biz-gen:TaskFlowSupport>类似于引入了一个数学定理，应用它将自动实现数学推导。这是一种数学层面上的纯形式变换，与框架的运行时没有任何关系。
我们还可以对以上调用方式进行进一步的简化，将<x:post-extends>抽象到某个基础模型中。
<biz x:extends="/nop/biz/lib/common.xbiz">
<actions>
<mutation name="callTask" task:name="test/DemoTask"/>
</actions>
</biz>
目前根据数据模型生成的所有xbiz模型都自动引入了<biz-gen:TaskFlowSupport>，所以可以直接使用task:name配置。
<biz x:extends="_NopAuthUser.xbiz">
<actions>
<mutation name="callTask" task:name="test/DemoTask"/>
</actions>
</biz>
动态更新:
Nop平台基于元编程自动推导得到新模型的过程可以看作是一种响应式推导：当被依赖的模型发生变化（被修改）的时候，已经推导得到的模型缓存会自动失效。例如，在上面的示例中，test/DemoTask这个逻辑编排任务被修改后，callTask的action定义会重新生成，确保action定义与task的定义永远保持一致。
具体的实现机制类似于vue的响应式数据跟踪，在引用模型的时候自动记录模型文件之间的依赖关系。
基于可逆计算理论设计的低代码平台NopPlatform已开源：