智能体工作流是让 AI 自动化完成复杂任务的编排方式。本文讲清常见模式与落地场景。
学习内容
智能体工作流（Agent Workflow）指把大模型与工具、步骤、判断编排成自动化流程，让 AI 端到端完成复杂任务，而不是单次问答。
单智能体：一个 Agent 规划-执行-反思循环完成任务。
多智能体：多个角色协作，如"研究员+写手+审核员"流水线。
人机协同：AI 执行步骤，关键节点人工确认。
内容生产：选题→搜索资料→写初稿→自检→发布。
数据分析：接数据→清洗→分析→出报告。
客服：识别意图→查知识库→生成回复→工单升级。
Claude、OpenAI 等平台的 Agent 能力；Coze、Dify 等低代码平台；自建流程用 LangChain 等框架。
问：工作流和普通 API 调用有什么区别？
答：工作流有规划、判断、多步循环，能处理"需要中间决策"的任务。
问：容易出错吗？
答：长流程出错率会累积，需要加验证步骤和人工兜底。
智能体工作流是"让 AI 真正干活"的方式：把任务编排成可执行、可验证的流程，AI 从问答工具升级为自动化助手。从一个小流程试点开始，是落地的最稳妥路径。
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