一、什么是Agentic Workflows？
先来说说背景。现在的企业都在拼命拥抱AI，为啥？因为AI是提升竞争力和效率的关键。而Agentic Workflows，就是AI在自动化领域的一次重大突破。
传统的自动化工具，比如RPA（机器人流程自动化），只能处理那些重复、规则明确的任务，稍微复杂一点的动态流程就搞不定。但Agentic Workflows不一样，它就像是AI界的“特种兵”，能够独立完成复杂的多步骤任务，还能自主决策，简直是企业运营的“超级助手”。
举个例子，想象一下，你的公司有个项目，需要跨部门协作，比如人力资源部门要分配资源，IT部门要搭建系统，销售部门要和客户沟通。这些任务不仅复杂，还涉及到多个系统和数据源。如果是传统自动化，可能就得靠人工一点点协调，效率低不说，还容易出错。但Agentic Workflows就能轻松搞定，它就像一个智能的“项目经理”，自动协调各个部门的任务，确保项目顺利推进。
二、Agentic Workflows的核心特点
Agentic Workflows之所以这么厉害，是因为它有四大核心特点：
自主执行：它不需要人工一直盯着，只要给它一个大致的目标，它就能自己分析数据、做决策、执行任务。比如，你让它帮你优化一个营销活动，它会自动分析市场数据，调整广告投放策略，甚至还能根据反馈实时调整。
上下文适应：它能实时感知环境变化，并根据变化调整自己的行为。比如，如果客户的需求突然改变，或者市场出现了新的竞争对手，Agentic Workflows能够迅速调整策略，而不是像传统自动化那样“一条道走到黑”。
多代理协同：复杂任务往往需要多种专业知识。Agentic Workflows可以协调多个“专家”级别的AI代理，每个代理负责一个领域，大家一起合作完成任务。比如，在一个复杂的供应链管理任务中，一个代理负责库存管理，另一个代理负责物流调度，它们协同工作，确保整个供应链高效运转。
持续学习：它会从每一次的执行中学习经验，不断优化自己的表现。比如，它在处理客户投诉时，会根据客户的反馈调整回答策略，下次再遇到类似问题时就能处理得更好。
三、Agentic Workflows vs 传统工作流
那Agentic Workflows到底比传统的工作流强在哪里呢？我们来对比一下：
适应性：传统自动化只能按照预设的规则运行，一旦遇到新情况就容易“卡壳”。而Agentic Workflows能够根据实时数据和上下文动态调整，灵活性超强。 任务复杂度：传统自动化适合处理简单的、重复的任务，比如数据录入。但Agentic Workflows可以搞定复杂的多步骤任务，比如项目管理、客户服务等。 错误处理：传统自动化遇到错误只能按照预设的异常处理机制运行，没有自我修正的能力。而Agentic Workflows可以通过学习不断改进，减少错误。 系统集成：传统自动化往往只能在孤立的系统中运行，很难和其他系统无缝对接。Agentic Workflows则可以轻松集成企业现有的各种系统，实现数据和流程的打通。
四、Aisera的Agentic Workflows是如何工作的？
Aisera是Agentic Workflows领域的佼佼者，它的解决方案已经帮助很多企业实现了智能自动化。那么，Aisera的Agentic Workflows到底有什么秘诀呢？
决策与任务自动化：Aisera的AI代理通过咨询多个大型语言模型（LLM），结合实时数据和环境信息，做出智能决策。比如，在预测性维护中，AI代理可以根据设备的实时数据预测故障，并提前安排维护，避免停机损失。
人机协作：虽然Agentic Workflows很强大，但Aisera强调人机协作的重要性。人类专家可以通过直观的界面监督AI的工作，提供反馈，确保AI的决策符合企业的战略目标。
系统集成：Aisera通过中间件解决方案和API架构，解决了传统系统与AI之间的兼容性问题。比如，它可以将老旧的ERP系统和现代的AI工具无缝对接，让企业无需更换现有系统就能享受AI带来的便利。
多代理协同：Aisera的Agentic Workflows可以协调多个AI代理，每个代理负责一个领域，协同完成复杂任务。比如，在一个大型企业项目中，人力资源代理负责资源分配，IT代理负责技术支持，销售代理负责客户沟通，它们一起确保项目顺利推进。
持续改进：Aisera的系统通过反馈循环不断学习，每次任务完成后都会收集数据，分析结果，优化未来的执行策略。比如，在客户服务中，AI代理会根据客户的满意度反馈调整回答策略，确保每次服务都比上次更好。
安全与合规：Aisera非常重视安全和合规，通过多因素认证、安全API管理和数据加密等措施，确保AI系统的安全运行。这不仅保护了企业的敏感数据，也让企业能够放心地将关键任务交给AI处理。
五、Agentic Workflows的好处
说了这么多，Agentic Workflows到底能给企业带来哪些实实在在的好处呢？
效率提升：它可以自动完成那些繁琐的重复任务，比如数据录入、发票处理，让员工有更多时间专注于创造性的工作。 智能决策：AI代理能够实时分析数据，做出更明智的决策，优化业务流程。 持续学习：它会从每一次的执行中学习经验，不断优化自己的表现，越用越聪明。 成本降低：减少了人工干预，降低了运营成本和人力成本。 敏捷性增强：它能够快速适应市场变化和业务需求的变化，让企业更加灵活。 合规与准确性：自动化的流程减少了人为错误，确保了数据的一致性和合规性。
六、实施Agentic Workflows的挑战
虽然Agentic Workflows好处多多，但实施起来也并非一帆风顺。主要挑战包括：
数据质量与可用性：AI模型依赖高质量的数据，如果数据不准确、不完整，或者标签不清晰，模型的表现就会大打折扣。企业需要花大力气清理和准备数据，确保数据的质量。 与遗留系统的集成：很多企业的现有系统是多年前开发的，技术架构老旧，与现代AI系统难以兼容。这就需要企业投入资源进行系统改造，或者通过中间件等方式实现无缝对接。 安全、合规与伦理问题：AI代理能够自主决策和行动，这就带来了新的安全和合规风险。比如，AI可能会在不知情的情况下违反数据隐私法规，或者做出不符合伦理的决策。企业需要建立严格的治理框架，确保AI的行为符合法律法规和道德标准。
七、Agentic Workflows的设计模式
为了更好地实现Agentic Workflows，Aisera总结了几种常见的设计模式：
任务分解：AI代理可以将复杂的任务分解成多个小任务，逐一解决。比如，在软件开发中，AI可以将“修复一个软件漏洞”分解为“阅读漏洞报告”“定位代码问题”“生成修复方案”等多个步骤，逐步推进。 工具使用与集成：AI代理可以通过调用外部工具来扩展自己的能力。比如，它可以调用搜索引擎获取信息，或者调用数据分析工具处理复杂的数据集。 自我反思与持续学习：AI代理可以通过自我评估不断改进自己的表现。比如，在生成一篇文章后，AI可以自己检查语法错误、逻辑漏洞，并根据反馈进行优化。 多代理协作：多个AI代理可以协同工作，每个代理负责一个领域，共同完成复杂任务。比如，在一个大型项目中，一个代理负责内容创作，另一个代理负责质量审核，它们一起确保项目的高质量完成。
八、构建Agentic Workflows的最佳实践
想要成功实施Agentic Workflows，企业需要遵循一些最佳实践：
有效的提示工程：给AI的指令要清晰、具体，避免模糊不清的表达。比如，不要说“给我找一些房子”，而是说“按照用户偏好，给我列出排名前25的房子”。 选择合适的AI和ML模型：根据企业的具体需求，选择适合的AI框架和模型。比如，如果企业需要处理图像和文本数据，就需要选择支持多模态处理的模型。 确保AI的伦理和透明性：建立严格的伦理准则，确保AI的行为符合法律法规和道德标准。比如，定期审计AI的决策过程，确保其不会做出有害的决策。
九、Agentic Workflows的未来趋势
展望未来，Agentic Workflows的发展前景非常广阔：
从生成式到代理型：未来，企业将更多地采用代理型AI系统，而不仅仅是生成式AI。代理型AI能够自主决策、动态调整，更适合复杂的企业环境。 多代理系统与协作：未来的AI架构将基于多代理系统，多个AI代理可以像人类团队一样协作，共同完成任务。 认知架构的进步：未来的AI系统将结合快速直觉和慢速分析两种思维方式，既能快速响应，又能深度思考。 客户服务的重塑：未来，大部分的客户服务请求将由AI代理发起，并且大部分常见问题将由AI自主解决，这将极大地提升客户体验。 多模态和传感器集成：未来的AI代理将能够处理多种模态的数据，比如文本、图像、视频，甚至可以结合物联网传感器的数据，增强其感知和决策能力。
十、结语
Agentic Workflows是企业自动化领域的一次重大突破，它结合了自主执行、上下文感知、多代理协同和持续学习等多种能力，能够为企业带来前所未有的效率提升和创新能力。虽然在实施过程中会面临一些挑战，但随着技术的不断进步和企业对AI的理解加深，这些问题都将逐渐得到解决。
