LLM的發展極大地推動了自然語言理解和決策制定的進步，展現了在推理、規劃和工具使用方面的顯著能力。

LLM時代，自主智能體已成為實現AGI的強大范式。然而，隨著基于智能體系統的復雜性增加，智能體工作流（Agent Workflow）——一種結構化的編排框架——已成為實現可擴展、可控和安全AI行為的核心。

智能體工作流的目標是使智能體能夠在涉及復雜多步驟任務的真實世界場景中完全自主地運行，Paper對智能體工作流系統進行了全面綜述（論文鏈接在文末），核心是從兩個關鍵維度比較了 20 余個代表性系統：功能能力和架構特性。

一、智能體工作流的定義與架構、關鍵組件與機制也都有介紹：

• 智能體工作流被定義為多個智能體按照一定順序進行決策，通過與環境的交互使用可用工具來完成任務。
• 提出了一個典型的多層智能體工作流架構，包括用戶界面層（UI/UX）、工作流管理層和智能體協作層。
• 智能體在工作流中的不同角色，如規劃者、執行者、解析器/解釋器、批評者/評審者等。
• 智能體工作流的關鍵組件，包括智能體的大腦（AI模型）和身體（內置能力和外部工具）。
• 在工作流管理方面，提出了多種工作流模式，如鏈式工作流、并行化工作流、路由工作流、編排者-工作者模式和評估者-優化器模式。

二、核心是智能體工作流的比較分析

對24種智能體工作流系統進行了比較分析，從功能能力和架構特征兩個維度進行評估。

• 功能能力包括規劃、工具使用、多智能體協作、記憶機制、圖形用戶界面（GUI）支持、API交互、自我反思、自定義工具、跨平臺部署和開源性。

關鍵結論：

• 全面領先：Qwen-agent、AgentUniverse、CrewAI 等在多數指標上表現完整。
• 各有側重：DeepResearch 僅支持 OpenAI API；ReAct、ReWoo 等早期框架在多智能體和 GUI 支持上較弱。
• 開源趨勢：約 80% 系統開源，僅 DeepResearch 等個別閉源。
• 架構特征包括智能體角色、工作流執行結構、工作流表示形式、語言、協議和部署模式。
• 關鍵結論：

1. 角色化：AutoGen（Commander-Worker-Critic）、ChatDev（CEO-CTO-Programmer）等明確劃分角色。
2. 表示形式：DAG（有向無環圖）最常見（LangGraph、Meta-GPT），部分采用代碼或 JSON 描述。
3. 協議差異：REST/Function Schema 為主流，新興協議如 MCP（Model Context Protocol）逐步出現。
4. 部署靈活：多數支持本地部署，部分（如 Coze、Dify）提供 SaaS 或 Web 端。

• 典型案例快照

5. n8n：非 LLM 驅動，但具備工作流自動化特性（低代碼、工具集成）。
6. AutoGen：通過 Commander 協調 Writer 和 Safeguard 智能體，完成代碼生成與調試。
7. ReWoo：采用“先規劃后執行”策略，降低 token 成本，提升推理效率。
8. Agno：輕量級多模態框架，支持“團隊模式”協作。

三、智能體工作流的優化策略

智能體工作流的優化策略，包括啟發式算法、貝葉斯優化和生成式優化器。這些策略旨在提高工作流的效率，減少資源消耗，并優化多任務調度和多目標優化。

四、智能體工作流的應用領域

智能體工作流已在醫療保健、城市規劃、金融、教育和法律等多個領域得到應用。例如，在醫療保健領域，TxAGENT利用多模態自適應模型動態生成個性化治療計劃；在金融領域，FinRobot平臺模擬人類分析師的推理過程，優化任務執行。

https://arxiv.org/abs/2508.01186
A Survey on Agent Workflow -- Status and Future

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