定义

智能体工作流描述了一个自主或半自主人工智能智能体为实现特定、预定义目标而执行的结构化、多步骤操作序列。它超越了简单的脚本编写，通过整合决策制定、工具使用和基于环境反馈的迭代改进来实现。

为什么它很重要

在复杂的商业环境中，任务很少遵循线性路径。智能体工作流使组织能够自动化复杂的、非确定性的流程。它们使人工智能系统能够处理模糊性、适应不断变化的数据输入，并在没有持续人工干预的情况下完成端到端的目标，从而推动显著的运营效率。

工作原理

从核心上看，智能体工作流在一个循环中运行：

1. 接收目标： 工作流接收一个高级目标（例如，“分析第三季度销售数据并起草执行摘要”）。
2. 规划/分解： 智能体将目标分解为更小、更易于管理的子任务。
3. 执行与工具使用： 对于每个子任务，智能体选择并利用适当的外部工具（例如，数据库连接器、代码解释器或搜索 API）。
4. 观察与反思： 智能体观察工具执行的输出。然后，它反思结果是否使其更接近目标。
5. 迭代/终止： 如果未达到目标，智能体将重新规划或调整其方法（迭代）。如果目标已达成，工作流成功终止。

常见用例

• 自动化客户支持分流： 智能体工作流可以摄取客户查询，确定其意图，搜索知识库，起草回复，并在必要时将其路由到正确的人工座席。
• 数据管道编排： 管理来自多个异构数据源的数据流，执行转换，并将其加载到最终的分析存储中。
• 市场研究综合： 智能体可以自主搜索多个网络来源，筛选相关数据点，比较发现，并汇编结构化的竞争分析报告。

主要优势

• 吞吐量增加： 自动化复杂的任务链可以极大地增加可处理的工作量。
• 错误率降低： 通过在工作流中标准化决策过程，最大限度地减少了与复杂手动任务相关的人为错误。
• 可扩展性： 工作流可以水平扩展以处理增加的负载，而无需按比例增加人力。

挑战

• 提示工程复杂性： 设计控制智能体行为的初始提示和约束是非常复杂的，需要深入的领域知识。
• 状态管理： 在许多迭代步骤中维护上下文和状态在技术上可能具有挑战性，尤其是在长时间运行的工作流中。
• 幻觉风险： 如果智能体依赖于不完善的工具或其内部推理失败，工作流可能会产生自信但错误的输出。

相关概念

该概念与机器人流程自动化 (RPA) 密切相关，RPA 侧重于模仿用户界面操作；而传统的业务流程管理 (BPM) 则侧重于没有内在人工智能决策能力的僵化、预定义流程。