智能体工作流 是借助人工智能智能体（AI Agent）实现业务流程自动化与优化的技术方案。AI智能体通过对数据的理解与分析自主执行任务，必要时与人类协同配合，从而提升工作效率、减少操作误差，助力企业更敏捷地响应市场动态。

2024年8月，知名AI专家吴恩达在公开演讲中聚焦智能体工作流的发展趋势。他指出，智能体工作流将在未来3-5年内成为企业数字化转型的核心支撑技术，尤其在流程效率提升与创新驱动层面，其价值难以被替代——无论是制造业的产线调度，还是服务业的客户响应，都将因它而发生深刻变革。

1、解析智能体工作流

“智能体”的定义具有多样性：部分场景中，它被视为具备高度自主性的系统，能在长时间内独立运作，借助各类工具完成复杂任务；而在另一些场景中，它则被描述为遵循预设流程、更偏向引导式的执行方式。

智能体（Agents）：指大语言模型（LLM）能动态主导自身流程与工具使用，并对任务完成路径保持掌控权的系统。
工作流（Workflows）：指通过预定义的代码逻辑，对LLM和工具进行有序编排的系统。

工作流就像一条精密的生产线，将复杂任务拆解为若干简单步骤，每个步骤都有明确的目标与执行规则。通俗来讲，工作流是为达成特定目标，按预设顺序和规则串联起来的一系列步骤或任务的集合。

可以将其类比为一场家庭聚餐的筹备流程：采购食材→清洗处理→烹饪加工→餐桌布置→餐后整理。每个环节的顺序相对固定，若打乱步骤（比如先布置餐桌再采购），就可能影响整体效率。
工作流中步骤与规则的关系可简化为：
工作流 = 步骤1 + 步骤2 + … + 步骤n
其中，每个步骤都是独立任务，工作流则决定了任务的执行顺序与触发条件。

总体系统逻辑可表示为：

[输入] --> [任务1] --> [任务2] --> [任务3] --> [输出]             
            |            |             
           [规则]       [规则]   

“流水不争先，争的是滔滔不绝。” 每一套条理清晰的工作流，都如同这样持续流动的活水，稳健且高效。

工作流的核心价值在于将复杂任务拆解为可执行的简单步骤：单个步骤或许平凡，但组合后能完成极具挑战性的目标。比如服装生产中，从面料裁剪到成衣质检，每个环节的细化分工与有序衔接，正是工作流的典型体现。

日常生活中，工作流无处不在：

• 厨师的烹饪流程：选材 ➡️ 清洗 ➡️ 切配 ➡️ 调味 ➡️ 烹煮 ➡️ 装盘 🍽️
• 中医诊疗的流程：望闻问切 ➡️ 辨证论治 ➡️ 开具药方 ➡️ 煎药服用 🏥
• 组装家具的流程：拆包 ➡️ 识别零件 ➡️ 按图拼接 ➡️ 紧固螺丝 ➡️ 成品检查 🛠️

这些流程看似平常，实则是经过优化的工作流，如同我们大脑中的“自动驾驶”系统，无需刻意思考就能顺畅推进。

若将大语言模型比作一位聪慧但缺乏经验的新员工，工作流就是一套清晰的操作手册，指引它按部就班完成任务。就像自动咖啡机：按下按钮后，它会按“研磨咖啡豆→加热牛奶→混合萃取”的预设程序，稳定制作出一杯拿铁。工作流正是这样的“隐形程序”，通过拆解复杂过程确保结果的一致性。

智能体工作流的意义远不止“按流程执行”：

• 效率提升：自动化重复任务，让人专注于高价值创造性工作。
• 质量保证：标准化流程确保产品或服务的稳定性，提升客户体验。
• 规模化能力：成熟的工作流可快速复制，支撑业务扩张而不牺牲质量。
• 成本优化：减少人为操作误差带来的资源浪费，降低运营损耗。
  

2、智能体设计的六种模式

实际应用中，智能体的设计模式主要有六种。以下从基础的增强型LLM出发，逐步过渡到复杂的自治代理，展现其复杂度演进：

2.1. 增强式大语言模型

通过集成外部工具（如计算器、数据库）扩展LLM的能力边界，使其突破自身知识局限，处理更具体的任务（如实时数据查询）。

2.2. 提示链

将复杂问题拆解为多个关联的提示，前一个提示的输出作为后一个的输入，形成链式推理，逐步逼近最终答案（如多步骤数学题求解）。

2.3. 路由器

根据输入内容的类型或特征，自动将任务分配给对应的处理模块，实现“分类-分流”的高效调度（如客服系统中区分咨询、投诉、建议等请求）。

2.4. 并行化

将同一任务分解为多个子任务，由不同模块同时处理，最后汇总结果，大幅缩短处理时间（如大规模文档的并行翻译）。

2.5. 协调器-工作者

由“协调器”负责任务规划与分配，“工作者”执行具体子任务，二者协同完成复杂目标（如项目管理中，经理分配任务、成员执行并反馈）。

2.6. 评估-优化器

先执行任务并生成结果，再通过评估模块检测不足，反向优化执行策略，形成“执行-评估-迭代”的闭环（如内容生成中，先写初稿再根据评分修改）。

这些模式是实践经验的总结，并非固定标准。开发者可根据场景需求灵活调整或组合使用——比如在电商客服系统中，可结合“路由器”（分类请求）与“提示链”（逐步解决复杂问题）。LLM领域的成功关键，在于匹配需求而非追求复杂：从简单提示起步，通过持续评估优化，仅在必要时引入多步骤设计。

3、工作流的核心优势与构建步骤

工作流能提升智能体的稳定性与可复现性：通过精确控制每一步的逻辑与输出，开发者可高质量处理复杂任务；同时，它支持多种节点类型与功能扩展，为开发提供充足灵活性。

构建工作流的完整流程：

1. 搭建框架：在文心智能体平台首页或零代码智能体的高级配置中创建工作流。名称需以英文字母开头，支持英文、下划线及数字，同时需清晰描述其使用场景与运行逻辑。
2. 编排流程：在可视化界面中，通过拖拽节点并连接，定义每个节点的输入/输出参数，配置执行逻辑与流程分支。
3. 测试验证：完成编排后，测试工作流的调用稳定性、输入准确性及输出结果，仅试运行通过的工作流可进入发布环节。
4. 发布上线：经测试确认无误后，将工作流发布至平台，供其他开发者或用户调用。
5. 配置关联：在零代码智能体的高级配置中，为智能体绑定工作流，明确在哪些场景下触发调用，并通过模拟用户指令测试运行效果。

4、智能体工作流的典型应用场景

工作流适用于多步骤、高要求的任务场景，尤其在需要标准化与精准性的领域表现突出：

智能客服领域

自动处理常见咨询（如订单查询、退换货流程）：AI智能体先识别用户意图，调取对应数据，按预设话术生成回复；若遇复杂问题（如纠纷处理），则自动转接人工客服并同步上下文，提升响应效率与一致性。

供应链管理领域

覆盖库存监控、订单处理、物流调度等环节：AI智能体实时追踪库存水平，自动触发补货指令并对接供应商；若订单延迟，可动态调整配送路线，同步通知仓储与销售团队，确保供应链顺畅。

金融风控领域

自动筛查异常交易：智能体工作流按“数据采集→风险评分→分级核查→预警触发”的步骤，快速识别可疑交易（如大额转账、异地登录），降低人工审核压力与遗漏风险。

传统工作流程虽能按规则执行，但规则复杂且依赖人工干预，企业需投入大量资源保障流程落地。而智能体工作流中，AI智能体可自主行动、决策，并与人类或其他系统交互——它们基于预设规则或学习到的模式处理任务，既保留灵活性，又减少人为干预成本。

5、总结

智能体工作流在多步骤复杂任务中，因其灵活性和快速响应能力而极具适配性，能有效提升业务效率、降低运营复杂度。与传统基于固定规则和静态路径的工作流不同，它深度融合AI的智能特性，可实时调整策略以达成最优效果。

借助DeepSeek、ChatGPT等生成式大模型，AI智能体无需预先规划即可快速处理任务；结合多样本提示、检索增强生成（RAG）等技术，其性能可进一步提升，更好适应复杂场景与实时决策。

随着AI技术的演进，智能体工作流将在更多行业落地生根，助力企业降本增效、增强核心竞争力，成为数字化转型的“加速器”。

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