智能体工作流

什么是智能体工作流

智能体工作流（Agent Workflow）是把一个复杂任务拆解成多个步骤，并编排 AI 智能体按流程执行的过程：规划、调工具、看结果、做决策、再执行。与单次问答不同，工作流让 AI 能「干活」——自主处理多环节、跨系统的真实任务。

为什么重要

单个大模型只能「回答」，工作流让 AI「执行」：比如市场调研工作流——搜索资料、整理数据、生成报告、校验事实，每个环节由智能体调用对应工具完成。这是 Agent 应用落地的核心设计，也决定了 AI 自动化能走多远。

常见工作流模式

1. 计划-执行（Plan-and-Execute）：先拆任务计划，再逐步执行。
2. 反思-修正（Reflect-and-Repeat）：执行后检查结果，发现问题重新做。
3. 工具调用链（Tool Chain）：按顺序调用搜索、计算、数据库等工具。
4. 人机协作（Human-in-the-Loop）：关键节点由人确认再继续。

设计要点

• 拆解粒度合适：步骤太粗失控、太细成本高。
• 错误处理：失败重试、超时回退、异常上报。
• 可观测性：记录每步执行过程，方便排查。
• 安全边界：敏感操作设置权限与人工确认。

小结

智能体工作流是把 AI 从「回答问题」推向「完成任务」的关键设计：拆解、编排、执行、校验。想深入 Agent 应用开发，工作流设计是必学的基础能力。