智能體工作流 是一種利用人工智能智能體（AI Agent）來自動化和優化業務流程的技術。AI智能體通過理解和分析數據，執行任務，并根據需要與人類協作提升工作效率、減少錯誤，幫助企業更快速地響應市場需求。

2024年8月，知名AI專家吳恩達在演講中探討了AI智能體工作流的趨勢。吳恩達認為，智能體工作流將在未來三到五年內成為企業數字化轉型的核心技術，尤其是在提升流程效率和推動創新方面具有不可替代的價值。

1、什么是智能體工作流

“智能體”可以有多種定義，有些客戶將智能體定義為完全自主的系統，這些系統能夠在較長時間內獨立運行，使用各種工具完成復雜任務。而另一些客戶則將智能體描述為遵循預定義工作流的更具指導性的實現。

智能體Agents：是指LLM動態指揮其自身的流程和工具使用的系統，并保持對任務完成方式的控制權。工作流Workflows：是指通過預定義的代碼路徑對LLM和工具進行編排的系統。

工作流就像是一條流水線，把復雜的任務拆分成多個簡單的步驟，每一步都有明確的目標和流程。通俗定義：工作流指的是一系列步驟或任務，通過預定義的順序和規則，完成特定目標的一種方法。

可以把它想象成你每天早晨的例行程序：起床、洗漱、吃早餐、出門上班。每個步驟都有固定的順序，如果打亂了順序，可能會影響整個流程的效率。基本公式 在工作流的框架下，步驟和規則的關系可以概括為：

工作流 = 步驟1 + 步驟 2 + ... + 步驟 3 

其中，每個步驟都是一個獨立的任務，工作流決定了任務的執行順序和條件

總體系統圖

[輸入] --> [任務1] --> [任務2] --> [任務3] --> [輸出]
           |            |
          [規則]       [規則]

“流水不爭先，爭的是滔滔不絕。” 每一個有條理的工作流，這就這樣的流水。

工作流的魅力在于，它能夠將復雜的任務分解成簡單可行的步驟。每一步都是相對簡單的，但組合起來卻能完成復雜的服裝制作。依靠著將每一個復雜的任務拆分成每一個小部分，我們能細化每一步，分工合作，達成目標。在我們的日常生活中，工作流無處不在。例如：

廚師的烹飪流程：選材 ?? 清洗 ?? 切配 ?? 調味 ?? 烹煮 ?? 裝盤 ???

中醫診療的流程：望聞問切 ?? 辨證論治 ?? 開具藥方 ?? 煎藥服用 ??

這些看似平凡的流程，其實都是經過精心設計的工作流。它們就像是我們大腦中的"自動駕駛"系統 。

如果我們把大語言模型比作一個非常聰明但經驗不足的新員工。我們需要做的，就是給這個"員工"一套清晰的指令，讓他能夠按部就班地完成任務。

這里有一個有趣的類比：你有沒有用過自動化的咖啡機？你只需要按一個按鈕，它就能給你煮出一杯完美的拿鐵。工作流就像是這臺咖啡機的"程序"，它將復雜的咖啡制作過程拆解成一系列簡單的步驟，確保每一次都能得到同樣美味的咖啡。

簡單的理解為把大模型當做一個“人”，讓他按照既定的流程完成一項任務，并取得一定的成果。但工作流的意義遠不止于此，它可以達到

• 效率提升：通過自動化重復性任務，我們可以將時間和精力集中在更有價值的工作上。
• 質量保證：標準化的流程可以確保產品或服務的一致性，提高客戶滿意度。
• 規模化能力：一旦建立了有效的工作流，我們就可以更容易地擴大業務規模，而不會犧牲質量。

2、智能體設計的五種模式

在生產中見到的智能體設計模式有五種。下面從我們的基礎構建塊——增強型LLM——開始，并逐步增加復雜性，從簡單的組合工作流程到自治代理。

2.1 增強型LLM

2.2 提示鏈

2.3 路由器

2.4 并行化

2.5 協調器-工作者

2.6 評估-優化器

這些模式是生產實踐的總結，并非就是標準的、不可修改的，開發者可以根據實際情況修改和組合使用，他們是開發者可以根據不同用例塑造和組合的常見模式。在LLM領域取得成功并不在于構建最復雜的系統。而在于為您的需求構建正確的系統。從簡單的提示開始，通過全面的評估進行優化，只有在更簡單的解決方案不足時，才考慮添加多步驟的設計模式。成功的關鍵，就是評估并持續迭代它們，并且不要過早引入業務復雜度。

3、工作流的優勢和構建過程

工作流提高了智能體的穩定性和可復現性。通過精細控制每一步的邏輯和輸出，開發者可以更高質量地處理復雜任務。同時，工作流還支持多種節點類型和豐富的功能擴展選項，為開發者提供了極大的靈活性和便利性。

• 創建工作流：開發者可以在文心智能體平臺的首頁或零代碼智能體的高級配置中創建工作流。工作流名稱需要以英文字母開頭，并支持英文、下劃線和數字。同時，需要清晰描述工作流的使用場景與能力運行邏輯。
• 編排工作流：在編排頁面，開發者可以通過拖拽和連接節點來構建工作流。他們需要明確每個節點的輸入和輸出參數，并配置相應的邏輯和流程設計。
• 測試工作流：在創建和編排完成后，開發者需要對工作流進行測試。這包括測試工作流的調用穩定性、輸入準確性和輸出過程與結果等。只有試運行成功的工作流才可以發布。
• 發布工作流：經過測試并確認無誤后，開發者可以將工作流發布到文心智能體平臺。這樣，其他開發者或用戶就可以在需要時調用該工作流。
• 為智能體配置工作流：在零代碼智能體的高級配置中，開發者可以為智能體添加工作流。他們需要在智能體的思考路徑中描述在什么樣的場景下調用工作流，并通過模擬用戶需求指令來測試工作流的運行效果。

4、智能體工作流的應用場景 

應用場景：工作流適用于需要處理多個步驟且對最后結果要求很嚴格的任務場景。例如，在智能客服系統中，可以使用工作流來處理用戶的復雜問題或請求；在內容創作系統中，可以使用工作流來生成符合特定風格和要求的文章或圖片等。

傳統工作流程雖然能夠按預定規則執行，但這些規則通常非常復雜，需要人工干預和即時決策。企業必須投入大量時間、資源和精力，以確保流程按照預期執行。

而在智能體工作流中，任務由可以采取行動、做出決策并與人類或其他系統交互的 AI智能體或智能系統自動執行或協助執行。這些智能體與人類一起工作或者代替人類，根據預定義的規則或學習到的模式做出決策。

智能體工作流在客戶服務和支持中的應用場景主要包括自動化處理常見客戶查詢、訂單跟蹤、問題解答和服務請求。AI代理能夠理解客戶的需求，實時提供準確的解決方案，減少客戶等待時間，提高響應效率。當遇到復雜問題時，AI代理可以將問題交給人工客服處理，確保高效的服務質量。

智能體工作流在供應鏈中的應用場景包括庫存管理、訂單處理、供應商溝通和物流協調。AI代理能夠實時監控庫存水平，自動檢查缺貨情況并與供應商進行溝通，確保及時補貨。當訂單出現延遲或其他問題時，AI代理能夠自動調整物流安排，優化配送路徑并通知相關團隊進行處理。此外，AI代理還能夠預測市場需求變化，提前調整庫存，確保供應鏈的流暢運行。

5、 智能體工作流搭建示例

智能體工作流搭建訂票助手

航空公司訂票改簽助手主要能夠幫助處理機票的預訂、改簽和退票服務。在真實業務中，正常流程需要先核實用戶的手機號或航班信息，然后執行對應業務流程，大模型能力的加持，則可以靈活處理業務流程中的各種突發問題，更好的解決客戶問題，提升客戶體驗。同時工作流的編排也可以更好實現流程控制，解決模型幻覺和不可控等問題。 本文構建的工作流流程如下：

按照上方業務對話流程，搭建工作流。主要包括3個意圖對應的流程：改簽機票流程、退機票流程、其他意圖。機票的退改政策查詢則是依賴于全局跳轉未命中已有意圖時，知識庫問答的結果。

智能體工作流搭建一個飛行客服

這個小助手可以理解用戶意圖，幫助用戶查詢航班動態或查詢天氣，也可以解答用戶關于飛行的相關問題。這個小助手還可以在與用戶對話過程中，實現話題的靈活跳出和拉回，意圖分類節點、信息收集節點和全局跳轉等節點的使用方法，快速搭建出自己的工作流Agent。該飛行客服小助手的工作流如下圖所示：

在該工作流中，使用意圖識別節點對用戶原始提問進行分流，不同的意圖進入不同的后續流程。 識別意圖后，通過信息收集節點詢問并收集需要的用戶信息，然后通過分支器分流以下兩種情況：

1）當收集到所需的用戶信息，則通過天氣查詢組件或者航班信息查詢組件查詢結果，然后通過大模型節點總結潤色結果后輸出給用戶。

2）當沒有收集到所需的用戶信息，說明用戶表達了其他意圖或者提出了其他問題，則通過全局跳轉節點跳轉到相應的意圖、或基于知識庫回復用戶問題、或基于閑聊大模型回復用戶問題，然后將話題拉回到原意圖，繼續詢問收集所需的用戶信息。

6、總結

智能體工作流特別適合需要靈活性和響應能力的多步驟復雜任務，能夠提升業務效率，降低運營復雜性。與傳統基于預定義規則和靜態執行路徑的工作流不同，智能體工作流全面融合智能高效性，能實時調整以達到最佳效果。

通過DeepSeek、ChatGPT這樣的生成式大模型，AI智能體能夠快速處理任務，而無需事先計劃或查看其他信息。通過使用多樣本提示和檢索增強生成（RAG）等技術，AI智能體的表現可以顯著提升，更好地適應復雜任務和實時決策。

隨著AI技術的發展，智能體工作流將在多個行業中發揮越來越重要的作用，幫助企業提高效率、節省成本并增強競爭力。

本文轉載自公眾號數字化助推器  作者：天涯咫尺TGH

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